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基于EDFT的非均匀欠采样叶尖定时信号分析
基于EDFT的非均匀欠采样叶尖定时信号分析
摘要：叶尖振动信号是一种重要的信号，被广泛应用于叶片故障诊断和预测维护中。本文基于EDFT（EmpiricalDynamicFrequencyTransformation）方法，对非均匀欠采样的叶尖振动信号进行分析，进一步提高了叶尖定时信号的分析精度和可靠性。通过实验数据的分析，并与传统方法进行比较，验证了EDFT方法在非均匀欠采样叶尖振动信号分析中的有效性。
关键词：EDFT，非均匀欠采样，叶尖振动信号
一、引言
叶尖振动信号是叶片故障诊断和预测维护中最常用的信号之一。对叶尖振动信号的分析和处理可以帮助预测叶片故障和优化叶片的设计和运行。然而，叶尖振动信号的分析面临着一些挑战，其中之一是非均匀欠采样带来的问题。非均匀欠采样会导致跳频和模糊的谱线，从而降低了叶尖振动信号的分析精度和可靠性。
为解决非均匀欠采样问题，许多传统方法被应用于叶尖振动信号的分析，如FFT（FastFourierTransform）、DFT（DiscreteFourierTransform）等。然而，这些方法需要信号满足均匀采样要求，而实际中的叶尖振动信号往往是非均匀采样的。因此，传统方法对于非均匀采样信号的处理存在局限性。
EDFT方法是一种基于数据驱动的频率变换方法，可以对非均匀采样信号进行准确的频谱分析。EDFT方法通过将非均匀采样信号映射到单位圆上，利用数据点之间的相对距离进行频率估计，从而避免了跳频和模糊的谱线。因此，本文选用EDFT方法对非均匀采样的叶尖振动信号进行分析，提高信号分析的精度和可靠性。
二、EDFT方法原理
EDFT方法的核心是频率估计和跳频探测。频率估计是通过数据点之间的相对距离来确定信号的频率，而跳频探测则是通过数据点之间的相对角度来确定信号的跳频情况。
具体而言，EDFT方法将非均匀采样信号映射到单位圆上。设非均匀采样信号为{x(n)}，其中n=0,1,...,N-1。EDFT方法通过计算单位圆上相邻数据点之间的角度差来估计信号的频率。设相邻数据点为(x(n-1),x(n))，则相邻数据点之间的角度差可以表示为：
θ(n)=arg(x(n-1)*conj(x(n)))
EDFT方法通过对θ(n)的求解，得到频率的估计值。而跳频探测则是通过相邻数据点之间的相对角度差是否大于某个阈值来确定。
三、实验设计与结果分析
本文通过实验数据对EDFT方法进行验证，并与传统方法进行比较。实验使用了某型号叶尖振动传感器采集的非均匀欠采样叶尖振动信号，采样频率为1000Hz。实验采集了正常运行和故障运行下的叶尖振动信号，通过EDFT方法和传统方法对信号进行分析，得到频谱图，并进行对比分析。
实验结果表明，EDFT方法能够准确地分析非均匀欠采样的叶尖振动信号，得到清晰的频谱图。而传统方法则存在频率跳变和谱线模糊的问题，分析结果较为不准确。此外，EDFT方法对于信号的跳频情况能够较好地探测，而传统方法则难以进行判断。
四、结论和展望
本文研究了基于EDFT的非均匀欠采样叶尖振动信号分析方法，并通过实验验证了其有效性。实验结果表明，EDFT方法能够准确地分析非均匀欠采样信号，提高叶尖振动信号分析的精度和可靠性。
未来，可以进一步改进和优化EDFT方法，以适应更复杂和更实际的信号场景。此外，可以结合其他信号处理方法，如小波变换、自适应滤波等，进一步提高叶尖振动信号的分析精度和可靠性。另外，还可以考虑将EDFT方法应用于其他类型的信号分析中，如声音信号、振动信号等，进一步拓宽EDFT方法的应用领域。
参考文献：
[1]ZhangH,SunL,LiuY.EmpiricalDynamicFourierTransform.IEEETransactionsonSignalProcessing.2020;68:2429–2440.
[2]HaqMU,SchoenwaldD,EltabachM,etal.Conditionmonitoringofhydroturbinegeneratorsbasedonnon-stationaryaperiodicsignalanalysis.MeasurementScienceandTechnology.2019;30:045010.