基于自适应奇异值标准谱和EMD的柴油机故障诊断

针对柴油机多发故障,提出了自适应奇异值标准谱和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)相结合的故障诊断模型。通过计算平均最近邻域发散度和奇异值标准谱的方法自适应地选择奇异值分解的嵌入维数和重构阶数,提高了奇异值分解降噪的精度。对降噪后的信号进行EMD分解,并利用调整余弦相似度标准提取反映信号真实特征的主固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),进而提取故障特征参数。将此模型应用于F3L912柴油机进气门漏气、单缸失火和多缸失火等故障的诊断,通过提取峭度和过零率作为故障特征,获得了较高的故障分类准确率。     

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明：相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_rmse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_m...     

基于自适应变分模态分解的扩展工况传递路径分析方法

为削减扩展工况传递路径分析在信号采集过程中干扰噪声的影响,提高分析精度,提出了一种结合自适应变分模态分解和巴氏距离的优化OPAX方法。该方法考虑到多尺度模糊熵能够较好地表征非稳态复杂信号,将其作为适应度函数。采用模拟退火粒子群算法和粒子群算法分别对信号进行自适应变分模态分解,并通过模拟信号证明了模拟退火粒子群算法的泛化性和准确性。最后采用巴氏距离对分解信号进行筛选,以区分相关模态和非相关模态,将相关模态进行重组实现OPAX采集信号的有效去噪。在确定去噪算法的准确性后,以某轻型客车为例,建立了振动测点到驾驶员右耳的传递路径分析模型,在90 km/h匀速行驶工况下采集整车主要结构点悬置主被动端的加速度信号,并对采集信号进行了降噪处理。以驾驶员右耳声压的测试值为参考,对比了OPAX优化前后计算结果。结果表明:优化后OPAX计算值的信噪比提高了71.2%,均方根误差减小了66.9%,在峰值频率处的误差均控制在5%以内;该方法能有效滤除OPAX在信号采集过程中的干扰噪声,有效保留信号的完整性,提高OPAX方法的分析精度。     

基于改进局域波法的柴油机振动信号分析

提出了一种基于奇异值分解降噪的柴油机振动信号局域波分解方法,首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解的奇异值降噪,接着利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量,最后作出时频曲线和边界谱曲线。对滤波前和滤波后的柴油机振动信号进行了局域波分析,分析结果表明,奇异值分解能够有效地提高信噪比,突出原始振动信号的特征,使得降噪后的振动信号分解出的基本模式分量和时频曲线以及边界谱曲线具有更明确的物理意义,有利于对柴油机进行精确诊断。     

基于蚱蜢算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断

针对变分模态分解(VMD)在处理实际信号无法预先掌握其分解参数(K,α)而限制其使用，以及包含故障信息的特征参数的选取问题，提出了自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法首先以所分解模态的平均包络信息熵和包络峭度两种指标融合作为目标函数，利用蚱蜢算法(GOA)寻优，获取VMD的分解参数(K_op,α_op),接着对原始振动信号进行VMD分解，通过能量百分比的计算，选取能量90%及以上的敏感模态，对其多域联合的特征参数构建特征向量，最后利用支持向量机(SVM)对滚动轴承的四种状态进行识别。通过滚动轴承数据集分析表明，采用AVMD方法提取的故障特征比EMD、EEMD、传统VMD以及PSO-VMD等方法提取的故障诊断特征的故障模式识别准确率更高，在测试数据集上的准确率达到99.166 7%。     

弱GNSS信号下基于EMD和LSTM的车辆位置预测方法研究

针对弱GNSS环境下组合导航（INS/GNSS）系统存在的定位偏差问题，提出一种基于经验模态分解和长短期记忆网络的车辆位置预测算法。首先，针对训练数据中噪声较大的惯导数据，提出一种融合经验模态分解与离散小波变换的降噪算法。该算法基于噪声能量估计和各阶本征模态函数的功率谱密度函数，提出一种确定混合模态函数阶数上下界的方法，并采用离散小波变换硬阈值法对混合模态函数进行滤波处理，最终利用经过处理的各阶模态函数重构原始数据以达到降噪目的。训练数据经过预处理后，采用改进的堆叠式长短期记忆网络离线训练位置预测模型，利用该训练模型可在线实时进行位置预测。针对车辆定位序贯数据预测，提出一种局部数据降噪方法，该方法利用一定长度时间窗口的历史数据，通过线性最小二乘给出当下时刻数据的预估值，并与实际量测值进行滑动平均滤波，优化位置预测的结果。在封闭场地模拟隧道环境下，对长短期记忆网络输入端进行局部数据降噪与不进行降噪处理比较，经度和纬度的归一化均方误差分别下降了13.34%和9.38%，经度和纬度的归一化平均绝对误差分别下降了8.64%和5.41%；在复杂城市交通环境下，检验提出的方法，经度和纬度的归一化均方误差分别下降了6.51%和5.66%，经度和纬度的归一化平均绝对误差分别下降了5.70%和8.23%。试验结果表明，在弱GNSS信号环境下，提出的车辆位置预测方法有效提高了车辆定位精度和稳定性。     

基于欠定盲源分离的柴油机曲轴轴承故障诊断方法研究

针对柴油机曲轴轴承振动信号盲源分离的欠定问题,提出了基于相空间重构和动态聚类奇异值分解的适定化方法。首先通过引入广义时间窗的概念确定最佳时间延迟和嵌入维数,重构信号相空间矩阵;然后对其进行奇异值分解,并对奇异值进行动态聚类以确定最佳重构阶数,进而重构得到虚拟观测信号,从而将欠定问题转变为适定或超定;最后利用自适应Parafac方法对原观测信号与虚拟观测信号构成虚拟传播路径进行盲源分离得到有效源信号。仿真结果表明,该方法可有效分离出混合信号中的源信号,并将其应用到柴油机曲轴轴承故障诊断中,诊断准确率提高了18.4%。     

EEMD和SVM在发动机故障诊断中的应用

针对发动机缸盖振动信号的非线性非平稳特征,提出一种总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机相结合的信号分析及故障诊断方法,该方法利用EEMD算法以及IMF序列和原始振动信号之间的相关系数,有效放大故障诊断特征向量的差异。对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶特征模态函数(IMF),求各阶IMF分量对应于原始信号的相关系数并组成故障分类特征向量。分别将IMF相关系数法和IMF能量分布法得到的特征向量作为输入,建立BP神经网络和支持向量机,判断发动机工作状态和故障类型。分析表明,对IMF求相关系数的方法简便易行,能有效放大不同工况下特征向量的差异,结合支持向量机能够对既定机型的配气机构和点火系常见故障进行准确识别。     

基于关键本征模态函数的道路交通信号控制时段划分方法

交通信号控制是缓解城市交通拥堵的重要手段,时段划分是信号灯控交叉口多时段控制的基础,合理的划分方法有助于提高信号控制效率。对于固定配时的信号灯控交叉口,传统时段划分方法主要借助于路口历史交通流量数据,依据人工经验或者简单聚类算法,直接进行时段划分,未能充分考虑交通流的时序性和随机性问题,不利于交通控制整体效益。综合考虑交通流中随机因素和时序性对时段划分的影响,本文研究了基于经验集合模态分解和有序聚类的时段划分方法。利用集合经验模态分解处理交叉口流量数据,提取了若干个本征模态函数及1个余项。借助皮尔逊相关系数分析原始流量数据、本征模态函数、余项这三者之间的关系,优选与原始流量相关性最高的本征模态函数或余项作为交通流的关键成分,使用关键成分代替流量数据进行有序聚类,完成时段划分。通过寻找不同分割个数下最小损失值突变点,获取最佳分割数,并得到最佳方案。以广东省中山市一个路口为案例对本文提出的时段划分方法进行算例分析,VISSIM仿真结果表明：(1)相比于现状,提出的方法在工作日和非工作日分别能提高路口通过车辆数11.32%和2.62%,缩短排队长度18.67%和12.02%;(2)非工作日车...     

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。     

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。     

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。     

基于S-method时频分析的制动意图识别方法

为了提高电动汽车制动能量回收效率,不可避免需要增加制动意图判断的准确率,提出了基于S-method时频分析的制动意图识别方法。鉴于S-method处理非平稳信号兼顾算法响应时间和时频分辨率的优点,通过建立S-method时频模型的基础上,运用奇异值分解方法提取特征值。最后,运用聚类算法识别驾驶员制动意图。实验结果表明,该方法能实时有效识别中等制动和平缓制动。     

小波变换与SVD方法在结构损伤监测中的应用

将小波变换与奇异值分解(SVD)相结合,利用基于小波变换的能量分布函数,进行小波系数矩阵的奇异值分解,使结构损伤突变信号的奇异点放大,提高信号的分辨率和信噪比.根据信号突变时刻小波系数出现模极大值及其在不同尺度上的传播特性,可有效地检测出信号的奇异性特征,从而对结构损伤特征信号进行时域定位.通过对一试验简支梁损伤前后加速度信号的奇异性进行对比分析,验证了该方法的有效性和可行性.     

甲醇-柴油双燃料发动机甲醇泄漏故障预诊断研究

甲醇作为发动机的替代燃料被广泛应用,然而甲醇腐蚀性较强,易腐蚀管路导致泄漏.针对现有发动机故障诊断系统无法预测甲醇腐蚀泄漏的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)和萤火虫概率神经网络(FAPNN)的故障预诊断方法.对发动机供醇管道振动信号进行EMD分解,并提取能量熵作为信号特征.将能量熵矩阵输入FAPNN模型中,识别供...     

基于VMD多尺度散布熵的柴油机故障诊断方法

为从非平稳非线性的缸盖振动信号中提取出柴油机故障特征,本文中提出一种基于变分模态分解(VMD)的多尺度散布熵的柴油机失火故障诊断方法。利用VMD对柴油机缸盖振动信号进行分解,选取散布熵最小的模态分量作为分析信号,计算该信号的多尺度散布熵,并选取前6个尺度散布熵作为故障特征向量,输入粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)中进行失火故障分类判断,并与其他4种常见方法进行对比,结果表明,本文中提出的诊断方法能够有效提取故障特征,准确识别故障类型,优于所对比方法。     

基于傅立叶变换和奇异值分解的路面脱空判定

声振法检测水泥混凝土路面脱空所采集的是声振信号,可用频谱图分析,采用奇异值分解可有效地提取特征矢量,并将特征矢量送入神经网络进行模式识别。分析结果表明,能在车辆噪声干扰下有效地识别水泥混凝土路面板下地基的脱空情况,为检测路面板下地基脱空的方法提供了理论依据。     

基于EMD和HHT的内燃机瞬时转速信号分析

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。     

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。     

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。