小波能量商在汽车发动机故障诊断中的应用

考虑发动机断火之后对振动信号的影响,基于4层小波包分解重构信号能量,构造了小波包能量商无量纲指标.通过该指标提取发动机断火前后信号的能量特征作比商,充分考虑了断火之后振动信号能量的阶跃特性,定量分析断火后信号能量变化的程度.采集东风EQ6100汽油发动机缸体正常、活塞敲缸异响、活塞销异响以及曲轴轴承异响等4种工况的振动信号,并应用小波能量商指标对试验信号进行分析,取得很好的效果.试验结果表明,小波能量商可以对发动机不同故障准确地识别分类.     

小波包分解在氢发动机异常燃烧诊断中的应用

氢发动机燃烧压力信号包含了丰富的燃烧信息,基于压力信号可以应用小波变换法提取异常燃烧信息。鉴于小波包分解继承了小波变换所有的时频局部化优点,并且可以有效地提取微弱燃烧信息,从而能够为信号提供更精细的分析方法。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,为消除氢发动机的异常燃烧提供了技术基础。     

六滚柱式定向离合器故障的小波包变换诊断方法研究

论述了小波包分解及其能量谱处理六滚柱式定向离合器故障的原理与方法。应用小波包分解及其能量谱直观地识别出故障的特征频带,并进行了量化分析。结果表明:小波包及小波包分解能量谱比传统的傅立叶分析方法具有更大的优越性和实用价值。     

基于粗糙集的特征值优化及柴油机故障诊断

为提高故障诊断的效率,给出了一种基于粗糙集理论的柴油机故障诊断系统。以某大功率柴油机为例,采用时域频域分析和小波包能量谱分析两种方法提取特征值,通过对比优选,将敏感性和稳定性较好的小波包能量谱特征值应用粗糙集理论进行优化,最后通过神经网络进行故障模式分类。试验表明,小波包能量谱分析方法可以提取敏感性和稳定性较好的特征值,粗糙集理论的特征属性约简能有效地减少神经网络的输入节点数,提高故障分类的准确率。     

基于振动信号的发动机故障诊断方法分析

介绍了小波分析和小波包分析故障振动信号特征提取方法,对基于神经网络、专家系统、故障树、模糊理论的振动信号智能故障诊断方法进行了阐述,并阐明了多种智能诊断方法相结合是今后发动机故障诊断研究的主要方向。     

小波包能量特征法在汽车变速器轴承故障诊断中的应用

归纳和总结了小波神经网络轴承故障诊断法的实施步骤,阐述了小波包的原理,并以变速器轴承故障诊断为例,提取了小波包节点能量作为反映变速器轴承故障类型的振动信号特征参数,并用这些特征参数训练BP神经网络进行故障模式识别。结果表明,如果神经网络设计合理,训练适当,则具有很强的故障识别能力。说明了利用小波包能量法和BP神经网络进行变速器轴承故障诊断是可行而且有效的。     

瞬态成分提取在变速器齿轮故障诊断中的应用

基于小波包的信号瞬态成分检测与提取方法及其应用，提出基于小波包分解特征表示和瞬态特征重建方法并应用于汽车变速器齿轮的故障诊断，结果表明基于小波包分解的信号特征表示方法能有效检测信号中瞬态成分的存在，瞬态成分的重建结果有效地表示了齿轮的故障状态。     

基于小波包分解的新能源汽车电弧故障检测方法

提出基于小波包分解的新能源汽车电弧故障检测方法。首先选取电弧故障检测特征量，其次对选取的特征量进行特征数据预处理，将预处理数据归一化，最后设计检测流程，基于小波包分解实现新能源汽车电弧故障的检测，并与传统方法进行对比试验。结果表明：与传统方法相比，基于小波包分解的检测方法具有较高的准确性。     

基于区间的小波包振动信号特征提取方法研究

基于小波分析与神经网络的振动信号故障诊断方法,提出采用基于区间小波包分解方法来提取振动信号的特征向量来取代传统的小波包分解方法,并以295柴油机进排气系统故障诊断为例验证采用该方法的有效性,结果表明,基于区间的小波包特征提取方法较传统方法能大大提高进排气系统的故障识别率。     

基于时频分析的客车加速通过噪声声源识别

应用小波包分析理论发展了基于时频分析的客车加速通过噪声声源识别技术。根据选择运行及部分覆盖方法，分别去除各声源影响，同时测得客车通过测试区域的车外加速噪声。对于噪声信号进行多层小波包分解并重构，计算每个小波包的能量及该层小波包的总能量，通过不同信号的小波包能量比较达到声源识别的目的。研究表明，该方法不仅可以清晰地分辨各噪声源能量在时-频域的分布情况，而且通过能量计算可以识别主要噪声源，为采取相适应的降噪措施提供了理论基础。     

基于SVM的二叉树多类分类算法在工程车辆挡位决策中的应用

为了解决工程车辆挡位决策这种典型的多类分类问题,在介绍自动变速器挡位决策基本原理的基础上,提出基于SVM的二叉树多类分类的挡位决策算法,将分类器分布在各个节点上,从而构成了多类SVM,并在制定换挡策略时,考虑了工作油泵所消耗发动机功率的波动问题。试验结果表明:该方法可根据车辆运行状态确定最佳挡位,从而及时准确地满足工程车辆自动换挡要求。     

基于多分辨率近似熵的发动机声信号特征提取

介绍了近似熵的概念、主要特点及其快速算法,在分析了小波包与近似熵原理的基础上,提出了一种多分辨率近似熵的特征提取方法,并且讨论了近似熵值计算中3个参数的选择原则,其后对发动机声信号进行了分析处理,通过对比正常状态与故障状态共8种工况下的小波包3层分解后各节点的近似熵值,确定出了故障的特征频带,根据近似熵在敏感频带内的变化有效提取出发动机故障特征,从而实现了对发动机状态的监测与诊断。试验结果也证明了近似熵在分析复杂信号特征方面具有很强的能力,在判别机械设备运行状况方面具有很好的效果。     

土体障碍物超声探测信号小波包特征分析方法

利用小波包分解方法,对土体中障碍物的超声探测信号进行分析。选用sym8小波基函数进行6层小波包分解,并截取信号能量集中的前16个频带进行细致分析,从小波包频带能量、小波包频带能量熵、小波包频带能量矩三个角度对信号进行对比。结果显示,存在障碍物位置处信号和不存在障碍物位置处信号的小波包频带能量熵大致相等,不能作为信号识别及障碍物判断的方法,而小波包频带能量和小波包频带能量矩在部分频带上差异明显,可以作为信号识别及判断的方法。     

基于振动信号的柴油机进排气系统故障诊断研究

提出了一种根据柴油机气缸盖振动信号诊断进排气系统故障的方法 ,介绍了对柴油机的振动信号进行小波降噪和小波分解 ,提取相应特征向量 ,然后将振动样本的特征向量作为径向基函数神经网络的输入参数 ,以故障类别作为输出参数训练该网络 ,训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况。仿真和试验证明该方法有效可行     

柴油机状态监测与故障诊断特征参数研究

介绍了柴油机状态监测与故障诊断特征参数中的非振动参数和振动参数,前者包括能够表征柴油机整体性能的进气压力、转速波动和整机功率;后者包括能够表征柴油机故障信息的中波幅值脉冲、高波幅值脉冲、最大燃烧压力和燃烧均匀性值。对振动信号进行小波包分解,提取包含待诊断部件故障信息的频带能量指标作为故障诊断的特征参数。得到了柴油机状态及故障的特征参数及其变化规律,从而为开展柴油机在线监测和故障诊断提供了可靠的依据。