針對目前機械振動信號頻帶越來越寬,以香農(nóng)采樣定理對其進(jìn)行采樣將會帶來海量數(shù)據(jù)的傳輸、存儲及處理等一系列問題,提出一種基于調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換器（modulated wideband converter,MWC）的機械振動信號采樣方法,可以實現(xiàn)對高頻振動信號的低速采樣。首先在頻域中按照機械振動信號能量的集中程度將其頻譜劃分為若干數(shù)量的頻譜片段,然后根據(jù)機械振動信號的最高頻率、劃分譜帶數(shù)和譜帶最大帶寬等先驗知識設(shè)計合理的MWC采樣系統(tǒng)參數(shù),最后利用MWC采樣系統(tǒng)實現(xiàn)對機械振動信號的低速采樣并從欠采樣數(shù)據(jù)中恢復(fù)出原始信號。仿真實驗表明:在不損失振動信息的前提下,該方法可以有效降低后端采樣設(shè)備的采樣速率,并且可以從少量采樣數(shù)據(jù)中實現(xiàn)高概率信號重構(gòu)。 

【文章來源】：機械設(shè)計與制造. 2020,(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

MWC系統(tǒng)方框圖

由于f在區(qū)間Fs上連續(xù)取值，因此線性方程（5）是無限測量向量（Infinite Measurement Vectors,IMV）系統(tǒng)，求解支撐集S需要進(jìn)行無限多次迭代屬于NP-hard問題。針對此問題，文獻(xiàn)[1]提出一種連續(xù)-有限（Continuous to Finite,CTF）的方法，該方法首先將無限測量向量問題轉(zhuǎn)換為多重測量向量（Multiple Measurement Vectors,MMV）問題，然后運用壓縮感知相關(guān)重構(gòu)算法求解支撐集，CTF流程，如圖2所示。支撐集記錄S的是稀疏解U0中非零元素所在位置的索引值，如圖2所示。有限維框架V通過下式進(jìn)行構(gòu)造：

基于MWC的機械振動信號檢測方法流程圖，如圖3所示。下面根據(jù)實驗所選機械振動信號設(shè)計合理的MWC采樣系統(tǒng)進(jìn)行信號仿真實驗，實驗信號選用美國凱斯西儲大學(xué)（CWRU）軸承研究中心的軸承數(shù)據(jù)，軸承型號為6205-2RS JEM SKF，軸承類型為深溝球軸承，轉(zhuǎn)速為1797r/min，采樣頻率為48KHz，電機無加載負(fù)荷。軸承故障點采用電火花方式加工生成，故障點位于軸承外圈6點鐘方向，大小為0.021″。根據(jù)CWRU提供的資料，外圈發(fā)生故障時其故障頻率為：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]模擬-信息轉(zhuǎn)換器研究進(jìn)展[J]. 張弓,文方青,陶宇,劉蘇,賁德.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2015(02)
[2]一種面向信息帶寬的頻譜感知方法研究[J]. 張京超,付寧,喬立巖,彭喜元.  物理學(xué)報. 2014(03)
[3]基于SVD與MUSIC的亞奈奎斯特采樣重構(gòu)算法[J]. 蓋建新,付平,付寧,劉冰.  儀器儀表學(xué)報. 2012(09)
[4]壓縮感知回顧與展望[J]. 焦李成,楊淑媛,劉芳,侯彪.  電子學(xué)報. 2011(07)



本文編號：3431476