导读:本文包含了周期平稳性论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:周期,平稳,信号,机械,转速,函数,故障诊断。
周期平稳性论文文献综述
廖坤鹏[1]（2007）在《基于周期平稳性的旋转机械振动信号分析方法》一文中研究指出转速随机波动时,旋转机械(如汽车发动机,减速箱等)振动信号的频率随机变化,具有非平稳的特性。现有的分析方法,如傅里叶分析、阶比分析法等方法,均不能正确地反映这类信号自身的特征。为了正确地分析与处理这类信号,本文主要从以下几个方面进行了研究:(1)实测了上海微型电机厂的JZ5622型单相异步电机和CJK1640ZX型机床的转速,初步统计了它们的转速随机波动规律,发现在一定条件下它们的转速随机波动服从正态分布。(2)对频率正态随机波动的仿真信号按照等角度和等时隙两种方法进行了仿真采样,结果发现:适当地将等时隙采样的采样率提高,可以得到近似于等角度采样的结果。(3)从理论上证明了如果以转角为参量,在转速随机波动的情况下,旋转机械振动信号具有周期平稳性,这种性质为后续的新的谱分析方法的提出提供了理论依据。(4)在阶比分析的基础上提出了转谱分析方法,并将此种方法用于分析由不平衡质量引起的JZ5622型单相异步电机的振动加速度信号的等角度采样序列,取得了比现有其他方法更好的结果。使用本文提出的转谱分析方法正确地预测了JZ5622型单相异步电机转轴上偏心盘的偏心质量,初步显示这个方法的可靠性。旋转机械振动信号的周期平稳性的理论证明和针对这类信号的转谱分析方法的提出,丰富了信号分析和处理领域的研究成果。(本文来源于《长沙理工大学》期刊2007-04-01）
贾民平,杨建文[2]（2007）在《滚动轴承振动的周期平稳性分析及故障诊断》一文中研究指出分析滚动轴承出现故障后振动信号的特征,在给出滚动轴承冲击信号数学模型的基础上,指出滚动轴承故障为典型的非平稳信号,具有很宽的频带,用幅值谱难以获得故障特征。利用滚动轴承回转工作的特点,推导滚动轴承故障信号的循环平稳性,指出该故障信号为几乎周期平稳信号。简单介绍二阶循环统计量的解调特性,提出先对滚动轴承故障信号进行带通滤波,然后利用二阶循环统计量解调来进行故障特征识别。对工业现场故障数据的分析表明所提出方法的有效性。(本文来源于《机械工程学报》期刊2007年01期）
傅俊庆,廖坤鹏[3]（2006）在《转速随机波动旋转机械振动信号的周期平稳性》一文中研究指出首先推导了旋转机械转速波动的随机角位移统计特性,证明了随机角位移信号是一种非平稳的随机过程.对于离散随机角位移序列,提高采样率可以减小其随机性.当采样率无限增加时,该序列将退化为确定性序列.然后以不平衡质量的惯性力为例,以转角和时间为参量,分别推导出一阶和二阶矩统计量.这些统计量证明,以转角为参量的惯性力随机矢量信号是非平稳的,但具有周期平稳性;而以时间为参量的惯性力随机矢量不仅是非平稳的,而且一般也不具有周期平稳性.(本文来源于《长沙理工大学学报(自然科学版)》期刊2006年04期）
花梦[4]（2006）在《信号的二阶周期平稳性在无线移动通信中的应用》一文中研究指出这篇论文研究的内容是基于信号的周期平稳特性的盲信号处理方法在无线移动通信中的应用。利用信号的周期平稳特性解决了无线通信中的盲信噪比估计和OFDM系统中的盲同步参数估计问题，并分析了基于周期平稳的方法在时变信道下的应用。 论文首先介绍了盲信号处理方法在无线移动通信中的应用，并比较了几种不同的盲信号处理方法，说明了基于信号的周期平稳特性的方法在盲信号处理领域的重要地位。随后详细介绍了周期平稳信号的定义和基于周期平稳的方法的优势：例如不需要发送端发送已知信号，提高信息传输速率；提供丰富的分析域；对平稳噪声具有免疫性等。进一步的，介绍了这种方法在无线通信中的应用：比如信号的检测与辨识、信号到达方向估计、信道同步参数估计以及信道的辨识与均衡等。 信噪比是信道质量的衡量标准，又是许多移动通信算法的重要参数，因此信噪比估计的研究一直是无线通信中的一个重要研究课题。论文提出了一种新的利用信号的周期平稳特性进行盲信噪比估计的方法。这种方法首先选取周期频率不为零的信号二阶周期自相关进行信号功率估计，然后根据信号二阶矩与信号和噪声功率的关系，估计出噪声功率，最后得到信噪比的估计。通过理论分析和性能仿真，证明了这种方法广泛适用于MPSK、MQAM等各种调制方式；实信道和复信道；单径信道和多径信道。在较大的信噪比范围内，其估计性能优于M2M4、SVR等其它盲信噪比估计方法，归一化均方误差更加接近于克拉美—罗下界。而且，这种信噪比估计方法的性能几乎不受调制方式的影响，具有较强的鲁棒性。 作为一种多载波系统，OFDM系统比一般的单载波系统对同步的要求更为严格。论文分析了各种OFDM系统下，基于信号周期平稳特性的盲同步参数估计方法。首先，针对每个用户分配单载波的OFDM系统，在以往文献提出的同步参数估计方法的基础上进行了改进，并且针对具有共轭周期平稳特性的信号，提出了一种基于共轭周期平稳特性的频偏修正方法。然后，针对每个用户分配多个子载波的OFDM系统，提出了一种广泛适用于一般子载波分配策略的盲同步参数估计方法。这种盲估计方法的频偏估计依赖于时延估计。进一步的，针对分段子载波分配、间隔子载波分配和混合子载波分配等3种目前被重点研究的子载波分配策略，提出了一种频偏估计与时延估计独立的盲同步参数估计方法。相对于依赖时延估计的频偏估计，这种独立的频偏估计具有更高的精度。最后，分析了所有子载波同步发送数据，即下行OFDM系统下的盲同步参数估计。 针对基于信号的周期平稳的方法在时变信道中的实际应用，论文进行了较为详细的分析。首先讨论了时变信道下估计周期统计量的计算复杂度，对传统方法，实时更新方法和基于快速傅立叶变换的实时更新方法这叁种方法的计算量进行了比较。然后对时变信道进行了简化，提出了幅度和相位线性变化的模型。在这种模型下，证明了接收信号的周期平稳性，并推导了周期统计量的估计方法。进行了叁种不同仿真环境下的仿真，证明了估计的准确性。对时变信道进行分析，证明了信道相干时间内周期个数与周期统计量估计精度的关系，给出了计算用于估计周期统计量的最佳周期数的经验公式。有了经验公式，在真实环境中，就可以根据信道的变化自适应地调整用于估计周期统计量的周期数，提高估计精度。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2006-04-01）
周期平稳性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
分析滚动轴承出现故障后振动信号的特征,在给出滚动轴承冲击信号数学模型的基础上,指出滚动轴承故障为典型的非平稳信号,具有很宽的频带,用幅值谱难以获得故障特征。利用滚动轴承回转工作的特点,推导滚动轴承故障信号的循环平稳性,指出该故障信号为几乎周期平稳信号。简单介绍二阶循环统计量的解调特性,提出先对滚动轴承故障信号进行带通滤波,然后利用二阶循环统计量解调来进行故障特征识别。对工业现场故障数据的分析表明所提出方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
周期平稳性论文参考文献
[1].廖坤鹏.基于周期平稳性的旋转机械振动信号分析方法[D].长沙理工大学.2007
[2].贾民平,杨建文.滚动轴承振动的周期平稳性分析及故障诊断[J].机械工程学报.2007
[3].傅俊庆,廖坤鹏.转速随机波动旋转机械振动信号的周期平稳性[J].长沙理工大学学报(自然科学版).2006
[4].花梦.信号的二阶周期平稳性在无线移动通信中的应用[D].中国科学技术大学.2006
论文知识图
