氢发动机异常燃烧的诊断研究

通过对氢发动机异常燃烧现象的研究,指出压力信号包含了丰富的燃烧信息,提出应用小波变换法提取异常燃烧信息,对氢发动机正常燃烧和异常燃烧压力信号进行了小波包分解,提取出小波包能量。通过构造小波包能量特征向量,对氢发动机异常燃烧进行了有效诊断,为工程中实际应用提供了理论基础。     

小波包分析在柴油机故障诊断中的应用

分析了柴油机缸盖振动机理,运用小波包对振动信号进行分析与讨论,将含噪信号进行小波包降噪处理,对降噪信号进行小波包分解,通过提取频带能量特征,对柴油机缸盖漏气故障进行了诊断.     

小波包分析在柴油机故障诊断中的应用

分析了柴油机缸盖振动机理，运用小波包对振动信号进行分析与讨论，将含噪信号进行小波包降噪处理，对降噪信号进行小波包分解，通过提取频带能量特征，对柴油机缸盖漏气故障进行了诊断。     

基于舰船噪声小波包重构子带权重系数的确定方法

文章采用了一种基于小波包分解与能量特征提取的时频域综合分析方法。使用小波包来对舰船噪声进行分解,求取小波包子带系数能量百分比构建子带能量的特征向量,以此作为权重系数,对分解的舰船噪声的各个子带进行加权重构,并将重构信号与原始信号进行时频域比较分析。通过对大量的舰船的实录噪声进行分解重构实验表明,使用此方法重构后的噪声较原始信号特征更为明显,有更强的类别可分性。     

船舶水润滑轴承振动状态的光纤传感监测及信号分解

为分析船舶运行过程中水润滑轴承的振动状态,对光纤光栅传感器进行封装保护,将其植入轴承橡胶轴瓦中,监测轴承的受力振动信号,并对其进行小波包分解.研究结果表明,光纤光栅传感器能适应水润滑轴承所处的恶劣工况,监测轴承的振动状态信号;采用小波包技术能快速地对轴承的低频回旋振动信号和高频摩擦振动信号进行分离.研究成果可应用于水润滑轴承的智能化设计和船舶的健康监测中.     

二冲程船用低速机热流固耦合分析

本文以低速二冲程船用发动机为研究对象,通过建立发动机整机热流固耦合模型,结合燃烧侧和冷却侧边界条件,采用流体与有限元相结合的方法得出耦合场的温度分布,并考虑该工况下的螺栓预紧力和缸内爆压等机械载荷,进行热机耦合应力分析,讨论热负荷和机械载荷对整机应力分布的影响,并在所得应力场的基础上,对核心受热零部件缸盖进行了高低周疲劳分析。     

基于双树复小波包和PNN的柴油机故障诊断研究

针对传统小波变换在故障特征提取中的不足,提出一种基于双树复小波包和概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。首先通过双树复小波包变换将各个工况的柴油机声信号分解得到不同频带的分量,选取各频带分量的能量作为特征向量,再利用PNN对特征向量进行训练,最后通过测试样本得到柴油机典型故障诊断结果。实验表明,该方法可以对柴油机典型故障进行较为准确的诊断,相比传统小波包有着更高的故障诊断率。     

基于小波包分解的功率谱方法在人字门启闭机减速器故障诊断中的应用

针对船闸人字闸门机械式启闭机减速器中滚动轴承振动的不平稳性及其故障信号中存在噪声和干扰的问题,提出了一种基于小波阈值算法的小波包分解与功率谱分析的故障诊断方法。该方法通过对故障信号进行小波分解且对其系数作阈值处理,并利用处理后的分解系数进行小波逆变换得到降噪后的信号,然后对降噪后的信号进行小波包分解,找到能量集中的节点,对其进行Hilbert包络解调并求其Hilbert包络线的功率谱,从而提取故障特征信息。应用实例表明:仿真信号与某船闸人字闸门机械式启闭机减速器故障诊断方法能降低信号噪声以及干扰,并能提取故障特征信息。     

柴油机使用柴油/甲醇双燃料降低排放的试验研究

在4100AD柴油机上采用组合燃烧方式,即低负荷时发动机仅燃用柴油,中等以上负荷燃用柴油与预混甲醇,对发动机排放性能进行试验研究.试验表明,在额定转速下,喷醇发动机与原柴油机相比,NOx和碳烟排放大为改善,而THC排放有所增加,低负荷工况对CO排放有一定改善.     

基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断

模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断.     

舰船动力机械设备故障信号小波包分解的时域特征提取

现有方法在实践中均存在抗干扰性较低与信号分离失真度较高的问题,因此提出一种新的时域特征提取方法。首先对小波包分解中故障信号的能量分布进行获取。对舰船动力机械设备故障信号仿真信号进行数学表达,将db10小波当作小波包基函数,实施信号的小波包3层分解,获取8个频带。Gray编码分解频带,获取依频带顺序进行排列的各频带的对应分解波形,根据各频带的对应分解波形,获取各频带的对应频率范围,再根据各频带的对应频率范围实施能量分析。最后利用EMD实施小波包分解中故障信号时域特征的提取。进行该方法与现有方法关于抗干扰性与信号分离失真度的对比实验,实验结果证明该方法的抗干扰性更高、信号分离失真度更低,对比现有方法实现了突破,实用性很强。     

燃油系统参数匹配优化对船用柴油机性能影响及试验研究

采用试验与仿真结合的方法研究电控化改造对柴油机性能的影响。分别用AMESim和AVL_FIRE仿真软件建立燃油喷射系统模型与柴油机缸内燃烧高压循环模型,以喷油压力为优化目标对喷油参数进行匹配,并将优化结果代入到燃烧模型中计算分析。以优化结果为基础进行台架试验,分析电控化改造对柴油机经济性和排放性的影响。研究结果表明,对于15mm×2.5mm×0.40 mm/°CA×0.30mm×900mm(柱塞直径×油管直径×凸轮型线速率×喷孔直径×油管长度)的组合(试验号8),喷油压力相对于原机提高了40.2%。试验号8的台架试验表明:油耗率有所降低,且在低速低负荷工况下油耗率降低较显著;对于NOx排放,电控化改造后试验号8的NOx排放浓度在负荷特性工况和推进特性工况下相对于原机平均降幅分别在50%以上。     

船舶电力系统故障特征提取的小波变换方法

船舶电力系统故障时暂态号中包含丰富的特征息,对故障工况暂态号特征息的有效提取是船舶电力系统故障诊断的核内容之一。基于小波变换理论,利用小波分析和小波包能量熵方法,在Matlab仿真环境下,对船舶电力系统电故障暂态号进行了分析和特征息提取。结果表明两种方法都有效地提取了故障特征息,其中小波分析方法有特征向量与故障之间的映射关系简单明了的特点,小波包能量熵方法提取的特征向量与故障之间是一种非性的映射关系,适用于与其他智能故障诊断方法结合。说明特征提取可以为故障的识别与诊断提供基础。     

时频分析及其应用

介绍了时频变换和小波变换,利用三级小波包分解,获取信号能量分布的特征向量,根据信号能量分布的特征向量相关系数,确定两种信号相关程度,给出了识别不同信号的识别方法.试验表明本方法在车辆噪声、振动源识别应用方面比传统的分析方法更为简单、有效,为车辆振动和噪声控制的研究提供了新的测试手段.     

时频分析及其应用

介绍了时频变换和小波变换，利用三级小波包分解，获取信号能量分布的特征向量，根据信号能量分布的特征向量相关系数，确定两种信号相关程度，给出了识别不同信号的识别方法。试验表明：本方法在车辆噪声、振动源识别应用方面比传统的分析方法更为简单、有效，为车辆振动和噪声控制的研究提供了新的测试手段。     

船用天然气发动机空燃比和转速协调控制

对船用天然气发动机空燃比和转速协调控制进行了研究,根据船用天然气发动机的控制需求设计了相应的软件和硬件,并在控制策略中引入了扭矩量,提出了三闭环双前馈的控制架构。基于玉柴6K型天然气发动机进行了配机试验,在固定负载突变转速的工况下,发动机能在3 s内能达到目标转速并趋于稳定,最大超调量在4%以内,稳态时转速波动率在0.8%左右。在固定转速突加突卸负荷时,转速能在8s内趋于稳定,瞬态调速率为在6%以内,稳态时的转速波动率在0.9%左右,验证了所提出控制策略的可行性。     

基于CEEMD-参数优化Morlet小波变换的柴油机振动信号冲击特征提取方法

针对船舶柴油机振动产生的非平稳信号,提出一种基于完备的总体平均经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD）与参数优化Morlet小波分析相结合的振动信号特征提取方法。利用CEEMD方法对振动信号进行分解,在分解出的各种分量中,去掉无用的周期成分分量,保留含有冲击特征的分量,然后结合参数优化Morlet小波分析方法,根据Morlet小波与冲击信号的相似性,将冲击成分提取出来。通过仿真信号以及柴油机振动信号的应用分析验证了该方法对柴油机振动信号冲击特征提取的有效性。     

船用LNG发动机掺烧模拟废气-燃料重整气缸内燃烧过程仿真

为研究废气燃料重整再循环技术(REGR)对船用LNG发动机性能的影响,搭建试验台架,进行性能测试;运用AVL-fire软件建立发动机燃烧室仿真模型,并依据试验数据验证仿真模型的准确性。基于该模型进行各负荷下不同废气再循环系统(EGR)率及在确定的EGR率下掺烧不同比例模拟重整气的仿真计算,并以75%负荷下的工况为例进行详细分析。计算结果表明,随着EGR率的升高,缸内平均压力和平均温度的峰值下降,燃烧过程整体后移,燃烧持续期增加,发动机的指示功率和NO比排放下降,指示燃油消耗率增加;掺混重整气比例增加,缸内平均压力和温度峰值升高,燃烧持续期缩短,指示功率和NO比排放升高,在重整气掺混率升高到一定程度时,指示燃油消耗率明显下降。综合分析发现,使用REGR技术可在不牺牲发动机的动力性和经济性的前提下降低液化天然气(LNG)发动机的NO比排放。     

基于小波包振动谱图的柴油机在线故障诊断方法

柴油机是舰船的主要动力装置,针对传统故障诊断方法不能有效提取柴油机故障特征和实现在线诊断的缺点,提出一种基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断新方法.该方法首先用小波包对采集到的柴油机振动信号进行分析生成小波包振动谱图;然后利用双线性内插值方法对生成的振动谱图进行数据降维,对降维后的振动谱图进行灰度共生矩阵纹理特征参数提取;最后用分类器对特征参数进行识别,完成故障诊断。将该方法应用于柴油机气门间隙的故障诊断实例中,结果表明,基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断方法能快速高效的诊断出气门间隙故障,识别准确率高达99.17%,仅耗时0.24 s,为内燃机故障在线诊断探索了一条新途径。     

基于小波包变换的非线性自适应均衡器算法

提出了一种基于小波包变换的非线性均衡器,利用小波包对信号较强的去相关能力来提高均衡器的收敛速度,并通过能量归一化过程给出了一种自适应均衡算法。在仿真实验中,针对无线通信数字信号传输过程中由于多径效应和信道衰落而产生的码间干扰(ISI)问题,比较了最小均方(LMS)算法和基于小波包变换的均衡器算法的均衡效果,并对不同尺度下的均衡算法进行了比较。结果表明,基于小波包变换的均衡算法具有更快的收敛速度;当小波包基的分解尺度增大时,均衡器的收敛速度也随之加快。