[發明專利]一種小樣本條件下的螺旋槳噪聲線譜重構方法

有效

• 申請號: 201910393655.2
• 申請日: 2019-05-13
• 公開（公告）號: CN110160642B
• 公開（公告）日: 2020-07-17
• 發明（設計）人: 初寧;寧岳;黃乾;汪琳琳;葉靖菁;范潘斌;潘亦然;吳大轉
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01H17/00
• 分類號: G01H17/00
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 胡紅娟

本發明公開了一種小樣本條件下的螺旋槳噪聲線譜重構方法，包括以下步驟：(1)采集螺旋槳的噪聲信號；(2)根據譜相關函數對所采集的噪聲信號進行檢測，得到循環調制譜CMS；(3)用測量矩陣對循環調制譜進行壓縮感知觀測，得到小樣本的測量結果，然后進行重構得到重構的循環調制譜CMS1；(4)根據循環調制譜CMS得到對應的加強包絡譜EES，根據重構的循環調制譜CMS1，得到對應的加強包絡譜EES1；(5)通過特征信息和相關系數進行線譜特征比較。利用本發明，能夠解調流質噪聲和環境噪聲等載波信號的干擾，將螺旋槳原始信號特征準確重構出來，從而識別螺旋槳的運轉特性，具有強大的實用性。

技術領域

本發明屬于信號處理領域，尤其是涉及一種小樣本條件下的螺旋槳噪聲線譜重構方法。

背景技術

螺旋槳是多種運輸工具和推進設備的重要動力部件。由于其通常工作在高負荷運轉以及復雜環境的工況中，因此其信號成分中常常會包含由環境噪聲(載波)和螺旋槳本身的調制信號(軸頻、葉頻等)組成的復雜非平穩信號，各種信號之間復雜的耦合關系導致許多傳統的信號分析方法不再適用，特征線譜無法提取，從而會埋沒很多故障初生階段的信號表現，對于一些新型的信號特征提取方法，精確的結果依賴于高采樣率條件下的大量采樣點數，同時高采樣率下的大量采樣數據也加重了信號的傳輸、儲存負擔，降低了特征線譜分析的時效性。

目前信號處理領域常用的螺旋槳噪聲信號線譜重構方法主要有傅里葉變換、短時傅里葉變換、小波變換等，這些方法都旨在運用與目標信號相匹配的基函數去處理信號，提取信號特征。但是這些方法都建立在目標信號是平穩信號的基礎之上，而現實工業環境中的信號大多數是非平穩信號，對螺旋槳等旋轉機械而言，其噪聲信號是一種特殊的非平穩信號，里面隱含的周期特征需要高階統計量來反映，因此傳統的信號處理方法并不適用；同時在故障初生階段信號的特征往往比較微弱，受到多種信號的調制作用，難以進行特征提取。

循環平穩分析與線譜重構通常采用二階或者更高階的統計量進行特征提取，由于精確的高階循環統計量依賴于更長的時間序列和更高的采樣率，而海量的數據又為數據的存儲和傳輸帶來巨大的負擔，也降低了數據處理的效率，因此有必要尋求一種小樣本條件下獲得信號特征線譜的方法，提高信號分析處理的時效性和精準度。

發明內容

本發明提供了一種小樣本條件下的螺旋槳噪聲線譜重構方法，能夠解調流質噪聲和環境噪聲等載波信號的干擾，將螺旋槳原始信號特征準確重構出來，從而識別螺旋槳的運轉特性，具有強大的實用性。

本發明的技術方案如下：

一種小樣本條件下的螺旋槳噪聲線譜重構方法，包括以下步驟：

(1)使用水聽器采集螺旋槳的噪聲信號；

(2)根據譜相關函數對所采集的噪聲信號進行檢測，得到循環調制譜CMS；

(3)用測量矩陣對循環調制譜進行壓縮感知觀測，得到小樣本的測量結果，然后進行重構得到重構的循環調制譜CMS1；

(4)根據循環調制譜CMS得到對應的加強包絡譜EES，根據重構的循環調制譜CMS1，得到對應的加強包絡譜EES1；

(5)通過特征信息和相關系數進行線譜特征比較。

步驟(2)中，所述的譜相關函數的定義為：