基于EEMD和能量算子解调的发动机瞬时转速计算

针对发动机瞬时转速Hilbert频率解调法端点效应误差大、计算精度低的问题,提出了基于总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和能量算子解调的瞬时转速计算方法。该方法利用EEMD从原始多分量信号中提取包含瞬时转频的单分量信号,再利用能量算子解调法从所提单分量信号中解调出瞬时转频,进而求得瞬时转速,消除了Hilbert变换的端点效应,提高了计算精度。通过试验信号仿真和实测信号的应用研究,证明了本方法的有效性和准确性。     

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。     

基于最佳阶次FRFT的阶比分量提取

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。     

一种实时轨道移频信号的检测方法

针对轨道移频信号的频谱特点，采用欠采样技术对轨道移频信号进行非整周期的采样，经过计算机仿真实验，验证了基于非整周期采样方法对轨道移频信号进行实时傅里叶变换（FFT）分析检测的可行性，证明采样方法满足检测指标的要求。同时对其频率分辨率和实时性进行了讨论。     

基于振动信号和小波变换的转速测量方法研究

通过分析发动机振动信号的基频与转速之间的数学关系,设计了基于LabVIEW的采集系统,利用小波变换的方法提取振动信号的基频,提出了一种精度高、易于实现的发动机瞬时转速检测算法,并通过试验验证了该方法的可行性.经过与实际转速比较,该算法的误差率在1%以内,准确性和鲁棒性均符合测量求,具有重要的实用价值.     

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。     

车累瞬时滑转率的测量和提高处理精度的方法

讨论了车轮瞬时滑转率的测量方法和通过计算机处理该测量数据的方法，在处理车轮和五轮仪转速的脉冲信号时，提出了用线性插值法提高搜索出的脉冲起始点的精度并平滑处理瞬时角速度曲线的方法，提高了计算出的瞬时滑转率的精度。     

基于EEMD的地铁隧道爆破振动信号分析与应用研究

针对EMD（empirical mode decomposition，经验模态分解）方法在处理爆破振动信号时存在模态混叠的问题，引入EEMD（ensemble empirical mode decomposition，集合经验模态分解）方法，对爆破振动信号进行去噪处理，并分析城市隧道掘进爆破振动信号的特征信息，从而研究城市隧道掘进爆破振动效应。以乌鲁木齐轨道交通1号线爆破开挖工程为依托，利用现场爆破振动监测数据，采用EEMD方法与EMD方法对原始爆破振动信号进行去噪处理，运用信噪比（SNR）法和均方根误差（RMSE）法对所得结果进行量化评估并进行比较，从而获得较准确的信号去噪方法，然后运用希尔伯特变换对去噪后的爆破振动信号进行时间-频率和能量分布特征分析。研究表明： 1）EEMD法去噪结果信噪比和均方根误差分别为30.51和0.005 5，EMD法去噪结果信噪比和均方根误差分别为20.88和0.010，EEMD去噪法要优于EMD去噪法； 2）在文章所述起爆方式下，隧道爆破振动的能量一般集中在频率段5～80 Hz，且主要分布在50 Hz以下的低频段，应采取合理的降震增频措施来控制爆破振动对建（构）筑物的影响； 3）爆破振动瞬时能量峰值与振速峰值所在的时刻一致，说明瞬时能量谱能较好地体现爆破过程中振动效应随时间的变化规律； 4）基于信号去噪及分析的研究结论，提出地铁隧道爆破振动控制技术。     

基于交叉小波变换与Teager算子的柴油机燃烧特征增强方法

为更有效地对柴油机燃烧进行监测和诊断,提出一种基于交叉小波变换与Teager能量算子的柴油机燃烧特征增强方法。首先利用交叉小波变换对柴油机缸盖振动信号进行时频相干分析,以衰减甚至消除随机噪声干扰,然后进一步采用Teager算子对于柴油机燃烧时频特征进行增强。仿真和实际信号分析结果表明,该方法有助于柴油机燃烧特征的提取和失火故障的诊断。     

基于DSP的柴油机瞬时转速智能监测节点设计

针对柴油机实车在线监测中车内空间有限及变速变载的情况,设计了基于嵌入式系统的柴油机智能监测节点.在对磁电式转速传感器及外卡式油压传感器信号进行同步采样后,利用零相位滤波将瞬时转速的计算精度提高了50倍.利用外卡式油压传感器信号定位到柴油机工作周期后,可监控柴油机工作周期内的转速波动值,进而定位失火故障.     

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。     

基于多尺度核独立元分析与核极限学习机的柴油机故障诊断

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%。     

峭度分析法在发动机噪声信号故障特征提取中的应用

将峭度分析法引入发动机噪声信号故障特征提取中。基于连续小波变换对信号时间-尺度特征的细致刻画功能,提出了噪声信号中瞬时特性的峭度敏感特征参数计算方法,对不同转速不同工况下的发动机噪声信号进行了基于尺度-峭度的特征提取。研究结果表明,峭度结合连续小波变换能够很好地提取发动机噪声信号的故障特征。利用连续小波变换的尺度-峭度分析,能够有效提取噪声信号不同转速不同工况下的故障特征,为发动机的状态监测与故障诊断提供了重要的理论和现实依据。     

基于3D空间球面的车载全景快速生成方法

为了高效生成具有低失真度的车载全景,以保证基于此影像信息的辅助驾驶系统的实时性,提出针对运算效率进行优化的车载全景生成方法。首先,利用多扫描线趋近、圆拟合的方法实现鱼眼成像有效区域的准确自动提取,并对参数进行优化以提升算法鲁棒性。基于鱼眼成像有效区域轮廓,计算得到有效区域半径以及圆心。以圆心为原点,半径为单位长度重构笛卡尔坐标系。再基于此坐标系,将鱼眼成像通过经纬映射投射至3D空间球面并在球心建立虚拟相机,利用梯度下降获取视锥体最优旋转角后进行视角重构并成像,直接获取该方向鸟瞰图,实现通过一步变换完成鱼眼校正与逆透视变换,达到提升车载全景影像生成速率与减少图像失真的效果。最后,对图像位置进行配准,使虚拟相机直接成像在指定位置,并对4幅图像进行融合,从而降低由于拼接缝带来的图像信息损失,保证生成的车载全景影像最大程度保留道路信息。研究结果表明:使用该方法在同等硬件平台下,基于标定参数计算生成车载全景影像速率提升接近1倍,从视觉上图像失真程度明显降低;该算法可以提升车载全景生成速率,减少计算资源占用,降低图像失真,从而提升基于车载全景影像的辅助驾驶系统的实时性与可靠性。     

基于TC1728的高压共轨柴油机判缸研究

对高压共轨柴油机判缸过程中的曲轴转角变化进行了试验研究,使用32位TC1728芯片作为发动机ECU进行判缸程序开发,通过检测曲轴和凸轮轴信号,依靠两者的装配关系判断得到当前的曲轴转角,并使用60倍倍频信号计算曲轴转过角度,使曲轴转角的计算精度达到0.1°。在正常判缸模式中,使用检测独特信号片段的判缸方法,能够使判缸周期缩减到360°以内;单凸轮轴判缸中,若先测得凸轮轴独特信号片段0、片段1或片段2,判缸周期不大于360°,若先测到片段3或片段4,判缸周期不大于720°,且只有在先检测到片段3的情况下会发生一次误喷;单曲轴判缸中,检测到曲轴缺齿信号时预赋曲轴转角值,基于此角度喷油并判断是否产生加速,若预赋值正确,则不会产生误喷,若预赋值错误,则会产生一次误喷,但在360°后找到另一曲轴缺齿信号时,曲轴转角即能被修正。     

面向ARM平台的自标定驾驶员疲劳检测方法

提出了一种面向进阶精简指令集机器(ARM)平台的自标定驾驶员疲劳检测方法。对驾驶员不同身高、体型及车内摄像头不同位置,采用驾驶员初始姿态自标定方法;采用改进的基于深度学习的多任务卷积神经网络(MTCNN),提取人脸识别和特征点,以得到头部姿态、眼睛、嘴巴运动等信息;基于操作员序列的深度卷积神经网络,来判断驾驶员的疲劳状态等级。实验了驾驶员疲劳检测方法。结果表明:相对于没有标定,采用本驾驶员自标定的方式,识别准确性提高了15%,采用MTCNN方法和ARM NEON加速技术,在“全志H5”、“树莓派”和Android手机上,运行速度分别是200、150、140 ms,提高约50%。因而,该检测方法,既提高了系统鲁棒性,也满足实时需求。