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为提高柴油机故障诊断速度和精度,提出了基于改进多尺度核独立元分析与量子粒子群优化核极限学习机的故障诊断方法。首先利用固有时间尺度分解对缸盖振动信号进行多尺度时频分解,并根据故障敏感度参数筛选有效分量以实现振动冲击特征增强;然后利用核独立元分析消除有效分量间的频带混叠,分离故障敏感频带,并提取各频带的AR模型参数、多尺度模糊熵和标准化能量矩构造联合故障特征向量;最后建立基于量子粒子群优化的核极限学习分类器实现柴油机故障诊断。试验结果表明,该方法有效增强了缸盖振动信号中的故障敏感特征,提高了柴油机故障诊断速度和精度,故障分类准确率达到98.45%。 相似文献
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为在变速器故障诊断中提取微弱的故障特征,提出了一种基于转速信号确定分数阶傅里叶变换(FRFT)最佳阶次,并通过滤波提取变速器变速过程啮合阶比分量的方法。首先,根据输入轴转速信号和传动比,计算各挡位啮合频率分量,接着进行最小二乘拟合,以确定各分量FRFT的最佳阶次,最后在该最佳分数阶域进行滤波,获得对应的阶比分量。试验结果表明,根据转速信号确定FRFT最佳阶次,准确、快速、鲁棒性好,并具有自适应性;最佳阶次FRFT滤波能有效剥离其他分量和噪声,提取出目标阶比分量;对目标阶比分量进行单分量分析,能得到该分量更全面、细致、准确的信息。 相似文献
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基于EMD和HHT的内燃机瞬时转速信号分析 总被引:3,自引:0,他引:3
简述了经验模态分解(EMD)和Hilbert-Huang变换(HHT)的基本方法和原理,对4缸汽油机在转速2 500 r/min、扭矩83.6 N.m工况下的瞬时转速信号进行了EMD分解,将分解后的各个固有模态函数(IMF)分量作了HHT变换和FFT变换,得到了各IMF分量的瞬时频率和瞬时幅值随时间变化的关系,结合内燃机理论,分析各个分量产生的原因。研究结果表明,EMD算法能够有效地分离瞬时转速信号中的各个频段的信息,并且各IMF分量都有其物理意义。 相似文献
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为研究多塔斜拉桥中塔加劲索涡激振动时域和频域特性,对多根加劲索开展了振动加速度测量和风速、风向观测,研究了加劲索振幅与风速和风向的关系,分析了加速度时程的时域和频域特征。采用解析模态分解法对加劲索涡激振动加速度时程进行了分解,分析了所得分量的时域和频谱特征。研究发现,在无雨和较低风速条件下,同侧并列加劲索仅迎风侧发生明显涡激振动,其峰值振动是以频率为6.25 Hz的第28阶模态主要参与为特征,为高阶多模态涡激振动,明显发振风速约为4~5 m·s-1,风向接近垂直桥轴线,其面内振动明显大于面外。1#加劲索面内涡激振动时程分解得到的3个相邻高阶频率时程分量显示,第28阶模态振动加速度随时间的变化,主导了加劲索振动加速度幅值的增大和减小。同时认为,解析模态分解法不仅能较好地分离含有多个密集频率分量的时域信号,且分解得到的分量不改变原信号分量的频率特征,分解分量再合成的信号与原信号时频特征完全一致。因而可采用解析模态分解法分解具有多个密集频率分量的柔性结构响应,能有助于工程结构风致响应的模态参数识别。 相似文献
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为研究集成一体化电驱动总成的噪声源特性,提出一种RVMD-RobustICA-ST联合算法融合相干性分析的噪声源识别方法。首先,采用基于奇异值分解的占优特征值准则估计噪声子空间维数对变分模态分解参数进行指向性条件约束,并利用鲁棒性独立分量分析联合占优特征值约束的变分模态分解对信号特征进行提取。然后,利用S变换和快速傅里叶变换对各分量信号时频特性进行识别。最后,在二次残差法分析分量信号波形误差度基础上,以电驱动总成振动信号、噪声信号、时频重叠分量信号为变量建立线性系统并进行相干性分析。结果表明,稳态工况下减速二级齿副啮合振动噪声对该电驱动总成噪声贡献度最大,且时频重叠分量信号的噪声能量主要由减速一级齿副啮合振动提供。 相似文献
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《公路工程》2019,(2)
针对桥梁动态称重系统(Bridge weigh-in-motion,BWIM)中多车同时过桥情形下的轴重识别问题,提出利用独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)对多车引起的应变信号进行分离的方法。通过ICA分离多车产生的应变响应信号,得到单辆车对应的应变响应信号,即可利用传统BWIM算法进行轴重识别。相较于改进传统BWIM算法处理多车过桥问题的方法 (如影响面法),该方法对桥梁结构信息依赖度低,因此更具有普适性。通过双车混合仿真信号进行实验,论文比较了几种ICA算法的分离效果。结果表明权值调整二阶盲辨识(WASOBI)算法的分离效果最好,为BWIM中的多车轴重识别问题提供了一种高效解决方法。 相似文献