[发明专利]一种基于周期图法的冲床噪声功率谱估计改进方法

摘要

基于周期图法的冲床噪声功率谱估计改进方法，包括：初始化功率谱检测设备，设定传感器采样频率、离散傅里叶变换参数、窗函数形状、窗函数长度、迭代次数计数器i初始值、总迭代次数S、平均离散傅里叶变换近似值初始值；将冲床冲裁控制信号作为开始采样触发信号；将冲床收回液压锤控制信号作为结束采样触发信号；等待触发信号，触发传感器结束采集冲裁噪声x(t)的样本；对采集得到的噪声样本加窗处理；用迭代方法计算L点离散傅里叶变换平均值存储离散傅里叶变换平均值结果；重复以上步骤直到迭代计数器i=S；计算离散傅里叶变换平均值的平方除以数据长度，得到功率谱估计值

主权项

1.一种基于周期图法的冲床噪声功率谱估计改进方法，步骤如下：(1)初始化功率谱检测设备，设定传感器采样频率、离散傅里叶变换参数、窗函数形状、窗函数长度、迭代次数计数器i初始值、总迭代次数S、平均离散傅里叶变换近似值初始值；(2)将冲床冲裁控制信号作为开始采样触发信号；等待触发信号，触发传感器开始采集冲裁噪声样本序列；(3)将冲床收回液压锤控制信号作为结束采样触发信号；等待触发信号，触发传感器结束采集冲裁噪声x(t)的样本；(4)对采集得到的噪声样本加窗处理；默认选择长度为N的矩形窗，也可选择汉明窗和布莱克曼窗；加窗的具体做法是对步骤(3)中得到的噪声样本进行截取或补零，样本长度大于N则截取长度为N的样本序列，样本长度小于N则在样本序列末尾补零；然后将样本序列与窗函数序列做点乘，得到一次冲裁噪声样本{x^(i)(n),n=0,1,...,N-1};]]>(5)用迭代方法计算L点离散傅里叶变换平均值迭代更新公式如下：XN(k)‾=X(1)(k)i=1(i-1)XN(k)‾+X(i)(k)ii>1]]>X(i)(k)=Σn=0N-1x^(i)e-j2πkn/L]]>其中，i表示当前迭代计数器次数，k表示频率，X_(i)(k)表示对第i次冲裁噪声的离散傅里叶变换值；(6)存储离散傅里叶变换平均值结果，迭代计数器加1，i=i+1；(7)重复步骤(2)到(6)直到迭代计数器i=10；(8)计算离散傅里叶变换平均值的平方除以数据长度，得到功率谱估计值P^xx(k),]]>公式如下：P^xx(k)=1N|XN(k)‾|2]]>