车用发动机前端辐射声源的小波分析与识别

根据连续小波变换具有较二进离散小波变换和小波包变换更精细的尺度分辨率的特点，研究了适用于工程应用的发动机表面辐射声信号小波变换结果的表述方法，并以一台车用增压柴油机前端表面辐射噪声的测量和识别分析为例，提出了一种车用发动机主要噪声源诊断和识别的测试分析方法。文中还将声信号测量识别的结果与表面振动信号识别的结果做了比较，两者是吻合的。     

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。     

离散空间小波分析的环境荷载下桥梁的损伤识别

利用离散空间小波多分辨分析,分别探讨了匀速简谐汽车作用荷载和随机白噪声作用荷载(模拟汽车与风荷载的耦合)两种环境荷载作用下桥梁已有损伤位置的识别方法。建构了桥梁结构损伤定位的离散空间小波变换的理论模型,同时讨论了不同小波函数的选取及分解层次的确定方法。该方法仅需测量损伤后桥梁的位移或应变响应,不需损伤前后的结构特性,不影响交通。对原始输入的位移信号进行逐步差分前处理使得识别结果更准确。模拟试验表明,离散空间小波多分辨分析是识别环境荷载作用下桥梁损伤位置的准确可靠方法。     

小波变换在行驶车辆检测器中的应用

为提高环形线圈对行驶车辆的检测精度,针对车辆检测器输出信号的处理问题,通过建立车辆高速通过环形线圈时频率变化曲线的数学模型,并对测量信号进行小波变换分析,不但能滤除噪声信号,而且能很好地保留信号的突变部分,体现不同车辆经过车辆检测器时的信号特征.采用小波多尺度分析提取信号高频细节系数和小波能量分布系数,可以从细节系数及能量分布中获得车辆通过环形线圈的准确特征,从而建立能量分布分析的小波变换后处理方法.大量试验结果表明,采用小波变换方法分析车辆通过环形线圈时频率变化信号,能很好地体现测量信号中的奇异值并显著提高车辆检测效果.     

基于曲率模态和小波系数差的损伤识别

针对单一方法对结构损伤识别不太敏感的缺陷,提出了结合曲率模态和小波分析的综合损伤识别方法。以损伤前后的曲率模态作为分析信号,进行离散小波变换,提取高阶频率系数。将高阶系数之差作为损伤指标,通过高频系数差值的奇异处可以识别损伤位置。经过对2跨连续梁的数值模拟,不仅能够识别1、2处损伤,还能识别支座附近的损伤。证实了此方法定位准确,易于识别的优点,并对一座2跨连续梁钢桥模型进行试验。     

移动荷载作用下梁损伤检测的数值模拟及试验研究

目前利用Ansys软件建立结构损伤模型的方法,普遍存在程序复杂、人为设定损伤宽度过大等不足,导致数值模拟结果与实际情况差距较大。该文提出一种用弹簧单元模拟无厚度裂缝损伤的建模方法。这种建模方法在模拟损伤时既保证损伤宽度小,同时保证结构的整体性以及损伤左右两端内力的传递。利用点点接触法模拟移动荷载在梁上的运行过程,得到损伤梁的位移时程曲线。将不同损伤程度的位移时程曲线导入Matlab分析软件,进行连续小波变换,通过小波变换图识别出损伤的具体位置。结果表明:这种弹簧模型可以较好地模拟小裂缝损伤。对比分析不同测点位置对损伤识别结果的影响,得出在一定范围内,由一个测点可以检测整个结构的损伤,并利用试验证明了数值模拟中结论的正确性。     

基于尺度—小波能量谱和神经网络的内燃机故障诊断

为了对内燃机气门及活塞—连杆组故障进行有效地诊断,通过试验测取内燃机在不同故障下的振动信号,利用连续小波变换得到信号在不同尺度上的能量分布,即信号的尺度—小波能量谱。其能量主要分布于尺度范围1~32,且相同故障模式下的尺度—小波能量谱呈现出相似性,不同故障模式之间的尺度—小波能量谱存在很大的差异性,以此作为不同故障模式的信号特征,结合BP神经网络方法,实现了对待检信号的正确识别。     

Haar小波变换在变速器齿轮故障诊断中的应用

推导和证明了Haar小波连续小波变换时间和尺度的周期性，指出这种周期性可以提取出信号中的周期成分，并且使谐波和冲击信号在时间-尺度域中有不同的图形特征。因此根据这些特性可以识别齿轮裂纹产生的冲击和刚度变化，仿真和汽车变速器齿轮故障分析验证了Haar小波变换的有效性和实用性。     

移动荷载位置对梁裂缝识别的影响研究

利用小波分析方法对移动荷载作用下存在损伤的简支梁进行识别.通过减小弹性模量模拟存在的裂缝,然后分别提取不同时刻梁的各点位移信息和梁不同位置处某点位移随时间的变化曲线,利用Mexican Hat小波对采集的信号进行连续小波变换,讨论了荷载作用在不同位置时,损伤位置处的Lipschitz指数变化情况.同时还讨论了荷载以不同速度移动时对不同位置点处Lipschitz指数的影响和相向移动荷载对损伤识别作用的影响.     

基于S变换的汽车零部件疲劳载荷谱编辑法研究

小波变换和短时傅里叶变换为频域载荷谱编辑方法的主要分析工具,小波变换法分解函数及分解层数难确定和短时傅里叶变换法窗宽固定的缺陷,导致对随机载荷的分析结果存在偏差,影响载荷编辑质量。为解决此问题,基于S变换基本理论,探索S变换在载荷加速编辑领域的应用,对试验场采集的应变信号进行S变换分析提取最大幅值谱,并以此为依据提取轮心六分力信号中的损伤载荷获取加速谱。将S变换、损伤保留、小波变换和短时傅里叶变换加速谱从载荷压缩量、损伤保留比例、功率谱密度、统计参数、穿级计数和疲劳仿真等方面进行对比分析。研究结果表明：基于S变换最大幅值谱可准确识别原始信号中的小损伤载荷;保留相同损伤保留量前提下,S变换加速谱的压缩效率最高且统计参数误差最小;S变换编辑法可将原始载荷时间压缩46.67%,同时加速谱的疲劳分析误差仅为2.2%,可获得与原始载荷相同的分析结果;S变换编辑法在疲劳分析效率和分析精度方面优于损伤保留、小波变换和短时傅里叶变换编辑法;该方法适用于汽车零部件疲劳耐久性分析。     

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.     

基于小波变换的连续梁裂缝识别

在车辆驶过连续梁桥的过程中,车辆与桥梁产生耦合振动作用,这将直接影响桥梁裂缝的产生与发展。本文基于车桥耦合振动理论和单轴车辆模型对连续梁的裂缝识别进行了研究。应用连续小波变方法,由小波变换灰度图和小波系数图识别连续梁的裂缝。ANSYS软件计算分析所得的车体竖向振动速度和车体竖向位移经过小波变换后能够识别连续梁裂缝的深度和数量,小波系数图和小波系数灰度图均能有效识别裂缝的特性,并且裂缝损伤越严重越易于被识别,为实际连续梁桥工程的裂缝检测提供理论基础。     

行驶车辆振动信号的小波分析

本文介绍了小波分析的理论方法，并上小波分析方法应用到了行驶车辆振动的分析中，即：通过二进离散小波变换，把实际振动信号进行多层小波分解，使异常信号和非平稳高频信号得到良好的时间定位和图形显示，并把信号的路面激励与本体振动分离开来。     

基于小波变换和ARIMA模型的桥梁健康监测数据分析

为了对桥梁健康监测系统采集的海量数据进行深入挖掘,使其在结构评估中效用最大化,将监测数据视为一维信号,以小波变换、时间序列分析为工具,对某四跨连续刚构桥挠度监测数据进行了分析,研究探讨了该方法对于监测数据分析的适用性。对于监测数据进行离散小波变换,根据小波变换系数分析得出了结构监测数据的发展趋势,同时可过滤掉数据信号中已缺失细节信息的系数,重构信号,对该重构信号进行时间序列分析,采用最小二乘法进行参数估计,建立了重构信号的ARIMA预测模型,成功对某大桥某时刻后未来一定时间的挠度进行了预测。研究结果可以预测桥梁结构在未来某周期内的运营状态信息,对于结构运营状态监测预警有积极的意义。     

感应线圈信号曲线的处理方法及其在车型识别中的应用

为提高车型识别的准确率,提出信号处理的方法：首先采用快速小波变换抽取原始曲线的近似轮廓,从而削弱了噪声等细节信息的干扰,并实现2^n倍的数据压缩;其次利用五点三次滤波器对上一步获得的近似曲线进行平滑,使得离散信号更接近于真实的连续信号;在此基础上提出基于峰值时间差的强鲁棒性车长检测方法;最后,根据形态匹配的要求,采用Akima插值法进行信号尺度的归一化处理。车型识别试验采用观测点的实测数据,并将结果与其他文献进行比较,说明所提出的方法的有效性。     

基于空间小波分析的桥梁损伤识别

利用空间小波分析,探讨了静态荷载作用下桥梁已有损伤位置的识别方法。构建了桥梁结构损伤定位的连续、离散空间小波变换的理论模型,同时讨论了不同小波函数的选取及分解层次的确定方法。该方法仅需测量损伤后桥梁的位移或应变等响应,不需损伤前的结构特性,不影响交通。一处和多处不同损伤位置、不同损伤程度的工字梁仿真试验表明,空间小波变换是识别桥梁已有损伤位置最有潜力的方法。     

基于连续小波变换的柴油机涡轮增压器振源识别

柴油机涡轮增压器高频振动严重影响到柴油机及整个动力系统的运转可靠性.针对涡轮增压器的主要振源进行识别分析研究,可有效地指导振动控制和本体振动响应优化.针对涡轮增压器本体振动响应具有的高频、宽频带、时变非稳态等特征,利用连续小波变换方法在信号处理中具有的多尺度计算分析频率、精准定位发生时间等时频特性优势,开展瞬态激励下动态振源信号识别分析研究.结合涡轮增压器结构特征及工作原理,对瞬态工况下涡轮增压器振动响应的主要振动源进行识别分析研究,获得气动载荷、转子质量不平衡等激励下的时频特性.通过解析稳态工况(50 513 r/min)下涡轮增压器的振动响应频谱特征信息,结合涡轮增压器结构特征,对涡轮增压器主要振源识别结果进行分析验证.研究结果表明:连续小波变换方法可直观、精准识别涡轮增压器本体振源时频特征.在瞬态工况和稳态工况下,涡轮增压器本体振动受气动载荷激励冲击影响最大,主要表现为叶片通过频率处的空气冲击振动和高频宽频带的结构振动.在稳态工况下,涡轮增压器受转子质量不平衡激励影响明显,主要表现为转频及倍频处发生振动响应峰值现象.     

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.     

基于小波变换理论的车辆实测载荷谱优化处理方法研究

鉴于工程中采集到的车辆道路载荷谱易受外部环境干扰而存在噪声和异常的尖峰信号,而传统的傅里叶变换滤波方法容易将真实信号随噪声信号同时滤除,本文中研究了基于小波变换理论的车辆实测道路载荷谱降噪方法。选用Daubechies小波函数,结合多种小波阈值降噪准则对某试验车辆实测道路载荷谱进行降噪处理,系统性地研究了不同小波阈值降噪准则和小波消失矩对实测含噪随机载荷信号的降噪性能。结果表明,基于小波变换的降噪方法能有效剔除干扰噪声信号,其中Heuristic SURE准则对原载荷谱各项载荷特征的保留效果最好。此外,研究了基于小波变换理论的实测载荷谱中异常尖峰信号自动检测方法,为车辆实测道路载荷谱的优化处理提供了一定的参考。     

基于小波变换方法的汽车碰撞信号分析

研究实车碰撞试验采集的非线性、非平稳信号的处理方法,并进行多分辨率的时频分析。利用小波变换理论,对复杂的瞬态非平稳碰撞信号进行分辨率自适应分析和时频定位,表达碰撞信号的局部特征及变化趋势,发现其内在的本质和规律性。经过对汽车碰撞的原始信号进行db4小波变换,得出特征信号的趋势曲线和系列细节曲线,时频定位的逻辑关系清楚,对分析碰撞过程的时序以及碰撞过程发生的事件具有很好的指导作用。