針對鐘表表音信號提取與分析存在較大困難的問題,提出了雙麥克降噪采集裝置和基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的手表表音希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang）方法。該方法提取機(jī)械手表的故障信號進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,進(jìn)而對內(nèi)稟函數(shù)進(jìn)行希爾伯特變換得到希爾伯特譜和希爾伯特邊際譜。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,邊際譜能識別出故障信息,該方法能夠定位誤差并實(shí)現(xiàn)故障診斷。 

【文章來源】：工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2020,33(01)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

杠桿式擒縱裝置

如圖2所示，雙麥克風(fēng)陣列原理是：手表表音通過主麥克風(fēng)A輸入，然而采集到的表音信號存在外界的噪聲，此時次麥克風(fēng)B將主要采集到外部噪聲，其采集的噪聲信號是與A采集到的一致的。所以，想要得到純凈的表音信號，主麥克風(fēng)A采集的信號與次麥克風(fēng)B采集的信號做差值，得到的即為表音信號。然而，需要通過放大器進(jìn)一步放大，所以本文采用的是差分放大器，輸出信號輸入到電腦并做進(jìn)一步頻譜分析。2 希爾伯特-黃變換

由于傅里葉變換的時域變換研究信號的全面頻譜情況以及小波變換多分辨的特性被廣泛用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中，但由于過分依賴于小波基的選擇，對于信號處理的自適應(yīng)不夠。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）可以根據(jù)數(shù)據(jù)自身的時間尺度特征來進(jìn)行信號分解，逐漸成為故障處理領(lǐng)域的重要方法[4]。EMD分解信號的基本過程為：非平穩(wěn)的信號X(t）可以看作為由數(shù)量有限的IMF函數(shù)構(gòu)成的，而每個IMF函數(shù)的特點(diǎn)是必須具有相同數(shù)量的極值點(diǎn)和過零點(diǎn)。如圖3所示。得到的新的序列h1，如果h1滿足內(nèi)稟函數(shù)的特點(diǎn)，則h1為第一個IMF函數(shù)，否則，重復(fù)上述步驟，直至滿足為止。經(jīng)歷k次分解后，得到h1k滿足要求，記c1=h1k。將c1從x(t）中分離，得到：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]希爾伯特黃變換在風(fēng)機(jī)故障診斷的應(yīng)用[J]. 郝東升.  內(nèi)燃機(jī)與配件. 2019(16)
[2]壓縮感知的稀疏字典學(xué)習(xí)在信號重建中的應(yīng)用[J]. 朱春進(jìn),沈振軍,張瑞杰.  工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2019(04)
[3]一種改進(jìn)的Hilbert-Huang變換方法及其應(yīng)用[J]. 周小龍,劉薇娜,姜振海,馬風(fēng)雷.  工程科學(xué)與技術(shù). 2017(04)
[4]一種EMD端點(diǎn)改進(jìn)方法及其在表音分析中的應(yīng)用[J]. 鄭迪,沈振軍.  自動化技術(shù)與應(yīng)用. 2016(07)



本文編號：3336577