基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的桥梁信号去噪方法

当桥梁进行状态评估和健康监测时，所获得的桥梁信号易受外部环境的干扰，难以反映桥梁结构的真实响应。针对桥梁信号夹杂环境噪声等问题，提出了基于联合天鹰算法(Aquila Optimizer, AO)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和小波阈值的去噪方法。该方法首先利用AO算法优化VMD的参数，然后用VMD对含噪声的信号进行自适应分解，再去除方差贡献率较小的模态，最后对剩余的模态进行小波阈值去噪处理，重构信号得到去噪后的真实信号。对模拟信号和桥梁动应变的实测信号分别进行分析，结果表明：基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的去噪方法能有效滤除噪声信号，且去噪效果优于单一的小波阈值去噪、EMD联合小波阈值去噪以及EEMD联合小波阈值去噪等常用的去噪方法，研究成果可为桥梁信号的去噪处理提供有意义的参考。     

一种基于EMD和小波阈值的桥梁振动信号混合去噪方法

在对桥梁进行健康监测的过程中,桥梁振动信号易受外部环境干扰而产生噪声,影响桥梁真实振动数据的获取与分析.为了减少噪声带来的影响,提出一种基于经验模态分解法(EMD)与小波阈值的混合去噪方法.该方法先通过EMD分解信号获得高频固有模态函数(IMF)分量,然后选取IMF分量使用小波阈值去噪,最后重构IMF分量获得去噪后的信号.结果 表明,基于EMD和小波阈值混合去噪能有效地滤除干扰噪声信号,且去噪效果优于单一的EMD分解去噪法和小波阈值去噪法.这一结果为桥梁振动信号的去噪处理提供了有意义的参考.     

柴油机振动信号自适应分解方法的比较

变分模态分解是一种新的自适应分解方法,为检验其对柴油机信号的适用性,建立多分量、调幅-调频和含噪仿真信号,采用变分模态分解法对其进行分解,并与其它自适应分解方法从分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面进行比较;接着分解柴油机瞬变工况的振动信号,发掘曲轴轴承磨损信号变化规律,提取故障特征;最后利用支持向量机进行故障类型识别,进一步验证该方法的有效性。结果表明:变分模态分解在分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面均优于其他自适应分解方法,适用于柴油机状态监测和故障诊断。     

柴油机振动信号自适应分解方法的比较EI北大核心CSCD

变分模态分解是一种新的自适应分解方法,为检验其对柴油机信号的适用性,建立多分量、调幅-调频和含噪仿真信号,采用变分模态分解法对其进行分解,并与其它自适应分解方法从分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面进行比较;接着分解柴油机瞬变工况的振动信号,发掘曲轴轴承磨损信号变化规律,提取故障特征;最后利用支持向量机进行故障类型识别,进一步验证该方法的有效性。结果表明:变分模态分解在分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面均优于其他自适应分解方法,适用于柴油机状态监测和故障诊断。     

基于FPSC-FxLMS算法的车内发动机噪声主动控制

噪声主动控制的关键是对被控噪声幅值和相位的准确估计，PSC-FxLMS算法在Command信号中加入噪声信号的相位，可发出比Command-FxLMS算法更小的次级声，但会受到次级通路估计准确性和傅里叶变换相位提取速度的制约。本文以某SUV车内发动机噪声为研究对象，提出滤波PSC-FxLMS(FPSC-FxLMS)算法，将从车内4个座椅头枕处采集的噪声信号作为初级噪声，通过仿真比较FPSC-FxLMS算法和Command-FxLMS算法对2、3阶发动机噪声同时控制的效果；接着，基于DSP硬件平台对另一辆SUV进行实车试验，再次对比两种算法的效果。结果显示，在对驾驶员和驾驶员后排乘员的左右耳处的发动机噪声进行控制时，在800 r/min怠速工况下，所提出算法4阶噪声的次级声幅值比Command-FxLMS算法降低25%以上；在1 900 r/min空转工况下，2阶噪声的次级声幅值降低50%以上。说明FPSC-FxLMS算法能快速准确地提取不同转速下发动机噪声的相位信息，使扬声器发出比Command-FxLMS算法更小的次级声。     

传递路径分析在车内噪声分析中的应用

阐述了传递路径分析(OPAX)的估算方法及载荷力识别方法.针对某车辆全负荷加速行驶到为3650 r/min时驾驶员附近4阶噪声大的问题,建立了“激励源-驾驶员位置”传递路径模型,并进行了传递路径数据分析.结果表明,导致该车激励力变大的原因是发动机4阶激励与发动机左悬置支架模态重合产生共振.在发动机左悬置支架安装动态吸振器并进行了整车试验.结果表明,车内噪声整体下降2.4 dB(A),满足相关要求.     

基于可穿戴传感器的驾驶疲劳肌心电信号分析EI北大核心CSCD

本文通过对驾驶员的肌电信号与心电信号的研究,检测驾驶员驾车过程中的疲劳状态。对8名被试者进行2h的驾驶模拟实验。利用可穿戴式传感器采集被试者股二头肌部位的生理信号,采用快速独立成分分析和经验模态分解算法对测得的信号进行分离和去噪处理,得到肌电、心电信号,并找出能表征驾驶员疲劳的肌电和心电特性参数,运用统计分析SPSS软件进行Kolmogorov-Smirnov Z检验,最终选取肌电信号峰值因数和肌心电信号互相关峰值(P<0.001)作为组合特征,并采用马氏距离作为判别疲劳的准则。结果表明,该方法在对驾驶员正常状态与疲劳状态的区分上有良好的识别效果。     

基于改进EEMD算法的桥梁结构模态参数识别

对于桥梁结构而言,可以通过监测其模态参数值的变化情况来评判其健康状况。在对桥梁结构进行模态参数识别时,由于传感器采集的响应信号是在环境激励下监测的,所以信号中会含有部分的噪声,不仅会影响识别结果的精度,还会导致虚假模态的存在,所以实际运用中需要先对响应信号进行一定的预处理。现阶段被广泛运用的预处理方法是总体经验模态分解(EEMD)算法,虽然该算法是在EMD算法基础上改进得到的,但依然存在一定的缺陷。为了弥补这些缺陷,提出了一种新的分解算法,即互补自适应噪声的集合经验模态分解算法(EEMDCAN)。首先确定添加白噪声的幅值标准差和集成平均次数,接着引入了统计学中的聚类分析、相关性分析以及模糊综合评价算法来实现信号的自适应分解与降噪。最后利用所提算法对仿真信号进行分解与重构,并将所得结果与EEMD分解结果进行对比分析,以验证所提算法的可行性;同时为进一步验证所提算法能运用于实际桥梁结构中,以某大型斜拉桥为研究对象,利用改进算法对其加速度信号预处理,结果表明改进算法能够克服EEMD算法存在的模态混叠现象,能更好地对信号进行降噪与重构,且能保留响应信号中更多的有用信息,具有一定的实际运用价值。     

基于工况传递路径分析的汽车路噪优化方法研究

为了克服传统传递路径分析方法工作量大、效率低的问题,将工况传递路径分析(OTPA)运用于路噪优化,形成基于工况传递路径分析的路噪优化方法。首先推导了工况传递路径的基本原理,并将重相干性分析与奇异值分解用于工况传递路径分析以保证其计算准确性;其次,将工况传递路径分析应用于路噪优化,形成系统的分析方法;最后将该方法运用于解决某电动车路噪问题,快速排查出主要原因并提出有效的优化方案,成功将声压级峰值降低了1.9 dB(A)以上,验证了该方法的可行性与实用性。     

怠速工况下车内结构噪声传递路径分析与控制研究

以控制怠速工况下车内结构噪声为研究目标,采用子结构模态综合法和边界元法建立基于试验仿真数据的传递路径分析模型,分析怠速工况下驾驶员右耳位置20~100Hz频率范围内各路径的激励力及声学灵敏度,计算各路径结构噪声贡献情况。通过对发动机右悬置车身侧支架进行结构改进、提高其1阶固有频率,使怠速工况下目标响应点主要峰值频率最大降幅为3.72d B,整体噪声水平下降2.50d B。     

基于CEEMD-SA-RNN的柴油机曲轴轴承磨损预测

为解决传统故障诊断方法效率低的问题,以某步兵战车柴油机为研究对象,提出了一种补充的集合经验模态分解与奇异值分解相结合提取信号的特征,使用模拟退火算法优化循环神经网络对曲轴轴承磨损程度进行预测的方法。采用补充的集合经验模态分解方法对振动信号进行分解,用奇异值分解方法进行特征提取,利用特征对模拟退火算法优化的循环神经网络进行训练及预测。对所提出的算法进行试验分析,结果显示预测准确率达到97.48%,比普通的循环神经网络系统预测的准确率提高了5%以上。     

基于LMS Test.Lab的车内噪声优化

针对某车型怠速工况车内噪声偏大且耳压感强烈的问题,以模态试验测试与怠速工况频谱分析相结合的方法进行问题识别,发现后背门一阶模态频率与发动机二阶频率相近是引起车内噪声偏大且有耳压感的原因。对比调整后背门限位装置压缩量前后驾驶员右耳处噪声变化情况,试验结果表明车内噪声降低,耳压感消失。     

基于小波卡尔曼滤波的高速公路交通数据融合去噪算法研究

为去除交通信息采集过程中的噪声干扰,提出了一种基于小波分析和卡尔曼滤波相融合的交通数据去噪算法。该算法通过小波系数计算小波方差并代替卡尔曼滤波的初始协方差完成迭代,将小波阈值去噪重构后的信号作为卡尔曼滤波器状态最优估计中的测量值输入,实现了交通数据的分解去噪和最优估计。实例分析结果表明:一方面小波-卡尔曼滤波融合去噪算法的去噪指标优于小波分析算法;另一方面采用去噪后的实时交通数据建立时间序列预测模型,由三项预测误差评价指标及拟合预测图对比可知,小波-卡尔曼滤波融合去噪算法较小波分析算法可更好地提高预测精度,从而综合验证该融合算法能有效去除交通数据中的噪声干扰,并提高其数据质量。     

怠速工况下发动机噪声与乘坐室内声场传递路径研究

汽车车内噪声对汽车的舒适性影响较大,提高乘坐舒适性、降低车内噪声已成为汽车产品开发中的重要环节之一。文中对某国产轿车在怠速工况下发动机噪声对乘坐室内声场传递路径的研究,得到其发动机舱和驾驶室噪声信号,然后基于数字信号分析技术,对噪声传递路径进行分析研究。对该车乘坐室内多点声压进行了测量,并利用Matlab软件分析各测量点与驾驶员右耳声压的互相关性以及能量的传递,分析乘坐室内声场传递路径的识别方法,并且提出降噪措施。     

典型路面激励下的工程专用自卸车车架动态响应研究

采用固有模态分析与具有自适应特征的经验模态分解EMD算法相结合的方法,对采集到的车架关键点振动信号进行重构。应用信号处理方法从重构后的信号中有效提取车架的动态特征,分析结果表明,该自卸车车架在工地路面激励下易产生低频共振,严重影响整车性能和使用寿命,需要对车架结构进行进一步优化。     

车辆结构噪声传递特性及其峰值噪声成因的分析

本文对发动机怠速工况下车身结构噪声的传递特性和峰值噪声的成因进行研究。采用力锤敲击法,测量从悬置被动侧加速度至驾驶员右耳的噪声传递函数,导出从加速度至声压的传递函数,再根据发动机怠速下悬置被动侧的加速度激励,高精度合成了驾驶员右耳处的总声压并研究路径传递噪声的贡献。结果表明,总声压是频域中所有路径传递声压的叠加,与路径传递声压的幅值与相位均有关,路径传递声压对总声压的贡献有正负之分。最后识别出主要的传声路径,并利用动刚度曲线、噪声传递函数曲线和悬置的加速度谱,对路径的峰值噪声成因进行了分析。     

基于智能数据融合的车内噪声主动控制算法

为解决车辆噪声主动控制系统中参考信号在车内容易受到次级声源的污染和以发动机转速信号作为参考只能控制发动机阶次噪声的问题,提出一种基于智能数据融合的车内噪声主动控制算法。首先根据传递路径分析结果选择对车内噪声贡献量大的车外测点信号,然后将发动机转速信号和车外测点信号进行数据融合作为参考信号,再利用迭代变步长FxLMS算法对驾驶员耳侧噪声进行主动控制。基于试验采集的不同工况车内噪声进行仿真分析,结果表明,所提出的算法相较于采用发动机转速信号作为参考信号的方法在总声压级上降低了4.4 dB(A)。     

基于WPD-PSO-ESN的短期交通流预测

为了提高短期交通流的预测精度,提出了一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法和回声状态网(echo state network, ESN)的短期交通流预测方法。该方法命名为WPD-PSO-ESN。首先,在数据预处理阶段,采用小波包分解将交通流数据分解为不同频段的子序列,并将各子序列送入回声状态网预测模型;然后,在建立预测模型阶段,利用粒子群优化算法在线优化回声状态网的参数,以提高回声状态网的泛化能力和预测精度;进一步,针对粒子群优化算法存在的早熟收敛和易陷入局部最优的缺陷,通过检测粒子飞行过程中的状态信息,设计了惯性权重自适应调整策略,以期提高粒子群优化算法的寻优能力;最后,在结果输出阶段,采用加权平均法融合各子序列的预测值以得到模型的最终预测结果。试验结果表明:通过小波包分解和单支重构可以更加容易地抓住原始信号中的动态信息,更适合用于回声状态网的时间序列建模;带有自适应惯性权重调整策略的粒子群优化算法具备更强的跳出局部最优的能力,优化后的回声状态网模型精度更高;对于短期交通流预测,与前馈型误差反传神经网络、反馈型Elman神经网络和传统回声状态网等预测方法相比,WPD-PSO-ESN预测方法具有更高的预测精度,能够满足智能交通系统对预测精度的需求,对实现实时交通控制和建设智能交通系统具有重要意义。     

由轮胎引起的车内噪声品质分析

对某轿车换装不同型号轮胎,在消声室转鼓上进行滑行工况下的车内噪声测试.对采集到的驾驶员右耳噪声进行了声品质分析,计算了各噪声样本的响度、尖锐度和语音清晰度等心理声学参数.     

基于RVMD-RobustICA-ST联合相干性分析的电驱动总成噪声源识别

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。