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多調(diào)制源信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)分析及仿真

2012-02-20 03:31:26王小卉楊潔明
裝備制造技術(shù) 2012年8期
關(guān)鍵詞:信號(hào)

王小卉,楊潔明

(1.湛江師范學(xué)院 機(jī)電工程系,廣東 湛江 524048;2.太原理工大學(xué) 機(jī)電研究所,山西 太原 030024)

在通信、遙測(cè)、雷達(dá)和旋轉(zhuǎn)機(jī)械等系統(tǒng)中,經(jīng)常會(huì)遇到很多隨機(jī)信號(hào),其非平穩(wěn)特性表現(xiàn)為一定的周期性,這類信號(hào)統(tǒng)稱為“循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)”。此類信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征參量雖然是時(shí)變的,但由于其自身獨(dú)特的周期平穩(wěn)性,使其單次采集到的記錄,具有周期遍歷特性,這種“循環(huán)平穩(wěn)性能”,使得這類隨機(jī)信號(hào)的分析處理得以實(shí)現(xiàn)。

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理方法在處理循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)時(shí),都假定信號(hào)是平穩(wěn)的,忽略了信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)性,不能實(shí)現(xiàn)對(duì)循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的最佳處理。因此,人們開始探索充分利用信號(hào)循環(huán)平穩(wěn)特征的新的信號(hào)處理方法,廣泛地應(yīng)用于通信、語音處理、故障診斷等多種領(lǐng)域[1]。

由于機(jī)械故障信號(hào)一般都是復(fù)雜的多調(diào)制源調(diào)制調(diào)幅信號(hào),本文就以多調(diào)制源信號(hào)為例,研究二階循環(huán)平穩(wěn)分析的解調(diào)性能,改進(jìn)分析方法總結(jié)規(guī)律,為更好地分析實(shí)際故障信號(hào)奠定理論基礎(chǔ)。

1 循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)特性[2]

通常情況下,隨機(jī)信號(hào)統(tǒng)計(jì)特征,呈周期或多周期(各周期不能通約)變化。對(duì)循環(huán)平穩(wěn)信號(hào),假設(shè)某一信號(hào)為x(t),式(1)就是循環(huán)統(tǒng)計(jì)量的數(shù)學(xué)表達(dá)式。

其中,cx(t,τ)k是 x(t)的 k 階時(shí)變統(tǒng)計(jì)量。

最常用的統(tǒng)計(jì)量為均值(一階統(tǒng)計(jì)量)、相關(guān)函數(shù)與功率譜密度函數(shù)(二階統(tǒng)計(jì)量)。一階循環(huán)平穩(wěn)信號(hào),是指此信號(hào)的一階循環(huán)統(tǒng)計(jì)量(信號(hào)的均值)是時(shí)間的周期函數(shù)的信號(hào)。

由一階循環(huán)平穩(wěn)推廣,可得K階循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的定義:若隨機(jī)過程x(t)從一階到K階的各階時(shí)變統(tǒng)計(jì)量都存在,并且它們都是時(shí)間的周期函數(shù)(其中每階的循環(huán)周期可能有多個(gè),且各階循環(huán)周期一般不同),則稱該隨機(jī)過程為K階循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)。

因此,當(dāng)K=1時(shí),對(duì)應(yīng)著一階循環(huán)平穩(wěn)信號(hào);當(dāng)K=2時(shí),對(duì)應(yīng)著二階循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)。典型的二階循環(huán)平穩(wěn)信號(hào),是正弦波信號(hào)被一個(gè)有限帶寬的隨機(jī)信號(hào)調(diào)制后所得的信號(hào)。

本文研究多調(diào)制源的調(diào)制調(diào)幅信號(hào),也是一個(gè)二階循環(huán)平穩(wěn)信號(hào),其數(shù)學(xué)模型為

其中,

A、B、C為幅值;

ft1指調(diào)制頻率1;

ft2指調(diào)制頻率2;

fz1指載波頻率1;

fz2指載波頻率2。

2 循環(huán)平穩(wěn)分析相關(guān)概念

對(duì)二階循環(huán)信號(hào)x(t)以T為周期進(jìn)行采樣,時(shí)變自相關(guān)函數(shù)為

R(t,τ)=E{x(t+τ/2)x*(t-τ/2)},

進(jìn)行時(shí)間平均后寫成傅里葉級(jí)數(shù)形式為

其中,

Rα(τ)就是循環(huán)自相關(guān)函數(shù)(Cyclic Autocorrelation Function,簡稱 CAF),表示為

信號(hào)x(t)循環(huán)自相關(guān)函數(shù)的Fourier變化,得到

Sα( f)就是信號(hào)的循環(huán)譜(也稱為譜相關(guān)密度函數(shù) Cyclic Spectrum Density,簡稱 CSD)。

4 信號(hào)仿真

本文采用的信號(hào)數(shù)學(xué)模型如式(2),設(shè)此仿真信號(hào)中

A=1;B=1;C=2;

調(diào)制頻率 1,ft1=6 Hz;

調(diào)制頻率 2,ft2=12 Hz;

載波頻率 1,fz1=60 Hz;

載波頻率 2,fz2=200 Hz。

從公式上來說,此信號(hào)可以看做是一個(gè)單純調(diào)幅信號(hào)和一個(gè)單純調(diào)頻信號(hào)的疊加,即

調(diào)幅信號(hào)

調(diào)頻信號(hào)

第一步:計(jì)算信號(hào)的循環(huán)自相關(guān)函數(shù),做其三維譜圖可勉強(qiáng)觀察到ft1、2 ft1、fz1以及fz2,但是信息冗余,交叉干擾嚴(yán)重。循環(huán)頻率α(Hz)。

第二步:作循環(huán)自相關(guān)τ=0處的單切片圖如圖1。

可在低頻處看出兩個(gè)頻率:調(diào)幅信號(hào)的ft1,調(diào)頻信號(hào)的調(diào)制頻率ft2。

圖1 循環(huán)自相關(guān)單切片分析τ=0

高頻處有不易分辨有用頻率信息:譜線在120 Hz左右最密。

這是由60 Hz的載波頻率引起的,反映了調(diào)幅部分的載波及調(diào)制頻率[60 Hz及其一倍邊頻(60±6)Hz]的信息。

如果忽略這一簇譜線,則可清楚地發(fā)現(xiàn):在100~200 Hz范圍內(nèi),譜線的排列和200~300 Hz范圍內(nèi)的譜線排列是一樣的,并且關(guān)于200 Hz對(duì)稱。而且在400 Hz處,有不受混頻干擾的載波信號(hào)及其關(guān)于調(diào)頻頻率的多個(gè)邊頻。反映了調(diào)頻部分的載波及調(diào)制頻率[200 Hz及其多個(gè)邊頻(200 ±12)Hz、(200 ± 24)Hz、(200±36)Hz等]的信息。

第三步:做信號(hào)調(diào)制頻率處的循環(huán)自相關(guān)與譜相關(guān)切片譜圖,如圖2所示。

圖2 特征頻率處切片集合圖

分析此圖,總結(jié)如下:

(1)α=6 Hz的譜相關(guān)切片圖,是相當(dāng)于是對(duì)其循環(huán)自相關(guān)的FFT變換。在此循環(huán)自相關(guān)切片圖中,可以看到信號(hào)在時(shí)延域中呈循環(huán)特性,而相應(yīng)的譜相關(guān)圖中則可清楚地發(fā)現(xiàn)ft1、2 ft1、2 fz1及其邊頻2 fz1±n ft1、4 fz1及其變頻 4 fz1±n ft1、6 fz1及其邊頻 6 fz1±n ft1等有的能量峰值出現(xiàn)(n 取 1,2,3,…,取值越大,峰值越小)。

為了便于比較,又做調(diào)頻信號(hào)

在特征頻率α=6 Hz時(shí)的循環(huán)譜相關(guān)切片圖,發(fā)現(xiàn)兩者的的切片圖表達(dá)的信息一致。即α取信號(hào)調(diào)制頻率時(shí),可以調(diào)解提取出該調(diào)幅信號(hào)的調(diào)制頻率與載波頻率。

(2)α=12 Hz的譜相關(guān)切片具有調(diào)頻信號(hào)的特征。主要反映的是ft2及其倍頻n ft2、2 fz2及其倍頻2 fz2±n ft2(n取1,2,3,…,取值越大,幅值越小),與調(diào)頻信號(hào)

在α=12 Hz的信息差不多,不同的是此圖在f=240 Hz及其一倍邊頻處(240±6)Hz多出現(xiàn)了能量較低的一小組峰值,反映了調(diào)幅信號(hào)x1的調(diào)制與載波頻率。

(3)從圖中還可以清楚地發(fā)現(xiàn),調(diào)幅信號(hào)與調(diào)頻信號(hào)切片圖的異同:在α取調(diào)制頻率頻率時(shí),它們低頻處出現(xiàn)的能量峰值的,都是是調(diào)制頻率及其倍頻;而高頻處則都是載波及其邊頻,但調(diào)幅信號(hào)的這種切片圖中,有載波頻率的倍頻,載波頻率附近的邊頻也比較少(通常只有一倍邊頻),而調(diào)頻信號(hào)中沒有載波頻率的倍頻,且此載波頻率附近會(huì)出現(xiàn)多組邊頻。

基于譜相關(guān)的這種調(diào)解特性,可以判別信號(hào)以及頻率的類型。

3 結(jié)束語

本文闡明了循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的特征及其適用信號(hào)處理方法。在此基礎(chǔ)上,以較為復(fù)雜的調(diào)制調(diào)幅信號(hào)為仿真對(duì)象,分別分析了它的三維二階循環(huán)自相關(guān)譜圖,τ=0處的循環(huán)自相關(guān)單切片圖,結(jié)果表明三維圖運(yùn)算量大,所得的信息冗余且頻率之間干擾嚴(yán)重,取其切片圖中也同樣存在交叉干擾。

為更清楚地調(diào)解出復(fù)雜信號(hào)中的信息,本文提出了調(diào)制頻率處的循環(huán)自相關(guān)與譜相關(guān)切片分析法。多調(diào)制源調(diào)幅信號(hào)、多頻率成分相加信號(hào)的循環(huán)相關(guān)解調(diào)分析表明,循環(huán)相關(guān)解調(diào)分析可以排除交叉因素,有效分離出復(fù)雜信號(hào)中蘊(yùn)涵的各調(diào)制源和載波源,為更好地分析實(shí)際故障信號(hào)奠定理論基礎(chǔ)。

[1]黃知濤,周一宇,姜文利.循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)處理與應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2006.

[2]畢 果.基于循環(huán)平穩(wěn)的滾動(dòng)軸承及齒輪微弱故障特征提取應(yīng)用研究[D].上海:上海交通大學(xué),2007.

[3]丁 康,孔正國,李巍華.振動(dòng)調(diào)頻信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)原理與實(shí)現(xiàn)方法[J].振動(dòng)與沖擊,2006,25(1):6-10.

[4]J Antonia,F(xiàn) Bonnardotb,A Raada,M El Badaouib.Cyclostationary Modelling of Rotating Machine Vibration Signals[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2004,(18):1285 -1314.

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[6]李 敏,王小卉,楊潔明.基于循環(huán)譜密度切片集合分析法的軸承故障診斷[J].煤礦機(jī)械,2010,31(5):244-246.

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