一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法

为有效提取柴油机缸盖振动信号失火故障特征,提出一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法。首先根据柴油机燃烧过程与配气相位的关系对信号进行等角度重采样,然后利用广义S变换对信号进行消噪处理,并按工作循环将信号的周期性瞬态特征进行同步增强。通过仿真信号验证和某柴油机缸盖振动信号的实例应用,结果表明,此方法能有效地提取柴油机缸盖振动信号的失火故障特征,实现失火故障的准确诊断。     

多特性参数相结合的柴油机故障振动信号特征提取与诊断

本文基于缸盖振动信号的非平稳的特点,将经验模式分解和AR模型参数相结合,并兼顾了信号频谱的特点,提出了综合选取AR模型参数、信号频带能量和信号的质心频率与质心幅值等作为柴油机故障振动信号特征参量的方法;采用该方法对实测的S195柴油机的5种工况下缸盖振动信号样本提取了故障特征向量,基于支持向量机对柴油机故障进行诊断,故障诊断的正确率达到83%以上,验证了该方法的可行性。     

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。     

柴油机故障诊断相关技术研究

在柴油机的故障诊断中,利用柴油机工作时缸盖的振动信号进行故障诊断,作为一种不解体,不停机的在线检测,具有很强的实际应用价值。本文在分析了五种工况缸盖振动信号所包含的特征后,提出了分段后提取多个特征参数,并输入多个神经网络的方法,     

基于零空间追踪和SWT的柴油机信号降噪研究

为减少柴油机振动信号的噪声干扰,提取有用的信息,提出了一种基于零空间追踪算法和同步压缩小波变换相结合的组合降噪方法,利用压缩小波对主频信号精细重构的优点与零空间追踪算法的自适应分解的特点对信号进行降噪处理。该方法相比 EMD 更加适应柴油机振动信号特点,仿真和实例信号表明,该方法取得了较好的降噪效果。     

基于小波包的柴油机振动故障诊断研究

往复式柴油机转动时产生振动是不可避免的这是由其复杂的结构和工作性质决定的,所以在柴油机故障诊断中,振动信号对于研究柴油机的振动特性和机械故障之间的内在联系起重要作用。通过从缸盖表面振动信号的小波包分解系数中提取整循环故障特征参数的方法,提取内燃机故障特征的研     

小波包分解与共振解调分析在发动机配气机构磨损故障特征提取中的应用

以常见的机械磨损故障——气门间隙过大故障为例进行了试验研究,提取缸盖振动加速度信号进行分析,发现故障状态的时域信号有明显低频周期性冲击,但在频谱的低频区间未现冲击频率;同时,在故障状态频谱中,3 000~4 500Hz范围的高频段振动能量有显著增加。通过小波包分解方法对信号分解至该故障特征频段,再进行希尔伯特解调分析,解调谱现显著的对应低频冲击的频率成分,可作为故障识别特征。分析结果表明,气门间隙过大故障造成的冲击引起缸盖或其部件共振调制现象,综合运用上述时域、频谱和共振解调分析,可对配气机构磨损故障进行故障特征提取,从而为准确诊断故障提供依据。     

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     

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。     

基于局域波法的车用柴油机预知维修研究

阐述了车用柴油机预知维修的原理及意义和局域波法原理 ,利用此方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分析 ,提取出能够表征其内部状态信息的特征参数。在柴油机运行中 ,利用此参数的变化规律来预测故障部位及发生时间     

基于时-频相干与 RBF 网络的气缸压力识别研究

针对从缸盖振动信号中分离燃烧激励引起的振动信号及其他干扰信号的问题,提出一种基于时‐频相干与神经网络的气缸压力识别方法。首先采用 Morlet 连续小波变换分别将缸盖振动信号和缸压信号在时‐频域内展开,然后采用交叉小波对两信号进行时‐频相干分析,设定相干系数阈值并进行掩膜处理,对所得结果重构便可得到燃烧激励引起的缸盖振动信号。最后,选取8个参数作为评价燃烧效果的特征指标,利用径向基函数（RBF）神经网络估计缸压。研究结果表明：该方法有效地提取了缸盖上的燃烧特征信号,通过 RBF 神经网络估计缸压,逼近于实际缸压变化。     

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%。     

基于单振动传感器的多缸柴油机失火诊断

通过模拟某12缸柴油机各缸失火试验,对缸盖振动信号中各缸爆发响应信号进行分析,研究表明,各缸爆发在同一测点均会引起振动响应,响应信号的频谱成分不变,幅值变化满足本缸准则及邻缸准则.基于主序列法在不依赖上止点传感器的情况下提取各缸爆发信号的相对幅值,通过判断相对幅值的变化率实现了对传感器所在气缸排各缸失火故障的诊断及定位...     

基于振动信号的发动机转速测量研究

介绍一种基于发动机气缸振动信号测量转速的方法.通过采集发动机气缸内部混合气燃烧时的振动信号,利用Labwindows/CVI软件对信号进行频谱分析、低通滤波,结合发动机的振动源以及发动机振动与转速之间的关系,得出发动机的转速.试验证明,此测试方法具有较高的精度.     

Reflex在发动机缸壁间隙检测中的应用

快速傅里叶变换FFT是离散傅里叶变换的一种快速算法,能克服时间域与频率域之间相互转换的计算障碍,将信号分析从时域引入到频域内分析,清晰地显示振动信号在特征频率处的幅值.检测汽车发动机缸壁间隙时,通过搭建实验台架,利用B＆K公司的Reflex软件中的FFT变换分析发动机缸壁表面的振动信号.试验表明,在不同的发动机缸壁间隙下,测得的振动信号的频谱图具有规律性.     

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。     

强噪声背景下的柴油机失火故障诊断

柴油机失火是常见的故障模式,传统的诊断方法不仅参数获取困难且准确性差。针对此问题,以3缸四冲程柴油机为研究对象,设计了柴油机失火故障的预置试验,采集排气噪声和缸盖振动信号进行故障诊断研究。为提取强噪声背景下的微弱信号,采用二次采样随机共振系统提取柴油机故障特征频率完成柴油机的失火故障诊断。研究结果表明,通过二次采样处理,随机共振系统可以将噪声能量转移到柴油机微弱特征信号上,达到大参数条件下微弱信号特征提取的目的,能有效识别柴油机的早期故障,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

基于缸盖振动的柴油机喷油、燃烧信息检测研究

对某V型12缸柴油机缸盖振动燃烧段信号进行分析,研究了针阀落座、缸内爆发响应信号的时域特点及频域特点.利用数字积分法由加速度信号获得速度信号,通过峰值速度表征最大压力升高率,峰值速度位置表征最大压力升高率出现时刻,峰值前拐点位置表征燃烧始点.利用动态双阈值进行针阀落座信号时间检验,落座信号开始点表征落座时刻,峰值加速度...     

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。