[发明专利]一种瞬态特征时频分析与重构方法

说明书

本发明提供一种瞬态特征时频分析与重构方法，属于机械设备信号时变特征提取技术领域。所述方法包括：在分析频带内，构造一系列峰值频率不同的峰值滤波器；将待分析信号分别作用于所构造的各个峰值滤波器上，得到各个峰值滤波器对应的峰值滤波信号；其中，所述待分析信号为目标机械设备的振动、位移、声音或电气信号；以峰值滤波信号的包络平方信号为时频矩阵中对应峰值频率的行向量，构造待分析信号的时频矩阵，从时频矩阵中提取瞬态特征；将瞬态特征时频范围对应的峰值滤波信号相加，并对叠加信号除以幅值修正系数，得到重构的瞬态特征。采用本发明，能够克服传统线性或双线性时频分析方法的不确定性限制和交叉项干扰问题。

技术领域

本发明涉及机械设备信号时变特征提取技术领域，特别是指一种瞬态特征时频分析与重构方法。

背景技术

在机械设备的运行维护过程中，常常需要对关键机械结构进行动态信号测试，并从测试信号中分析提取有益特征，从而判断机械设备的动力学特性、健康状态等关键信息，指导针对性调控与维护。若提取的特征与实际情况不符，可能导致故障的误报或漏报，造成经济损失甚至威胁运行安全。因此，准确的信号特征提取技术，对于机械设备的运行维护至关重要。

机械设备信号中的瞬态特征持续时间短、幅值变化快、准确提取难度大，传统时域或频域分析方法难以准确对瞬态特征进行表达。例如，传统时域波形分析虽然能表征幅值随时间的变化，但由于实际信号中常包含多种成分（周期频率成分、瞬态成分等），且不同信号成分可能在时域或频域上重叠，时域波形无法准确辨识不同频率成分的幅值信息。传统频谱分析虽然能表达不同频率成分及其对应的幅值，但要求所分析的信号具有平稳或循环平稳特点，因此不适用于瞬态特征的分析。

时频分析能够在时间、频率、幅值三个维度上对信号进行刻画，适合于瞬态特征的表达。然而，瞬态特征的幅值呈现快速变化和振荡特点，为了准确提取瞬态特征，需要至少提取瞬态特征的发生时刻，以及幅值振荡的频率值。为此，要求时频分析同时具有高时间分辨率和频率分辨率。传统的基于核函数内积变换的线性时频分布受到Heisenberg不确定性制约，无法同时获得高时间分辨率和高频率分辨率，导致时频模糊现象。传统的基于瞬时自相关函数的双线性时频分布虽然能够获得理想的时间和频率分辨率，但计算过程中不可避免地产生交叉项干扰，即错误虚假的时频特征，影响瞬态特征的准确提取。

中国发明专利201910602989.6公布了一种基于同步压缩变换的索承桥梁瞬时索力计算方法。该方法首先计算拉索加速度信号的短时Fourier变换时频分布，再通过同步压缩方法将时频分布在频率方向上压缩集中，从而抑制频率方向的模糊现象，识别瞬时的频率值。该方案的优点是通过频率方向的时频分布压缩，抑制由于Heisenberg不确定性导致的线性时频分布时频模糊现象，提高瞬时频率辨识的准确性。然而，对于瞬态特征的时频分析而言，频率方向的时频分布压缩虽然能一定程度上抑制频域模糊、帮助辨识振荡频率，但无法抑制时间方向的模糊现象。此外，该同步压缩变换方法是一种后处理方法，未彻底解决传统线性或双线性时频分析方法的不确定性限制和交叉项干扰问题，实际效果仍然受到限制。

此外，瞬态时频特征的时域重构也是难点问题之一。一些新颖的时频分析方法如时频重排、自适应迭代广义解调等虽然一定程度上改进了特征提取的准确性，但因计算过程存在复杂非线性特点，无法从时频分布中有效重构瞬态特征的时域波形，即无法将瞬态特征从复杂的原始信号中分离出来。

发明内容

本发明实施例提供了瞬态特征时频分析与重构方法，能够克服传统线性或双线性时频分析方法的不确定性限制和交叉项干扰问题。

本发明实施例提供了一种瞬态特征时频分析与重构方法，包括：

在分析频带内，构造一系列峰值频率不同的峰值滤波器；

将待分析信号分别作用于所构造的各个峰值滤波器上，得到各个峰值滤波器对应的峰值滤波信号；其中，所述待分析信号为目标机械设备的振动、位移、声音或电气信号；