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针对车用发动机在线监测与故障诊断中各传感器信号频率成分相差较大、需要同步采样及信号非平稳的情况,分析了阶比跟踪技术在发动机各类信号处理方面的优势。通过软件实现了各通道信号同步变采样率采集。通过抗混叠滤波器截止频率及发动机最低转速计算出了各通道所需的最低采样阶比,避免了繁琐的阶比跟踪滤波对原信号带来的误差和干扰。对正常及故障工况下变速时的排气噪声、缸盖振动及外卡油压信号进行变采样率变采样阶比的阶比跟踪后,用于在线监测及故障诊断的信号特征更加明显,且更利于通过程序自动提取。 相似文献
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针对柴油机多发故障,提出了自适应奇异值标准谱和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)相结合的故障诊断模型。通过计算平均最近邻域发散度和奇异值标准谱的方法自适应地选择奇异值分解的嵌入维数和重构阶数,提高了奇异值分解降噪的精度。对降噪后的信号进行EMD分解,并利用调整余弦相似度标准提取反映信号真实特征的主固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),进而提取故障特征参数。将此模型应用于F3L912柴油机进气门漏气、单缸失火和多缸失火等故障的诊断,通过提取峭度和过零率作为故障特征,获得了较高的故障分类准确率。 相似文献
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针对内燃机瞬时转速计算精度低、对采样频率鲁棒性差的问题,提出了基于固有时间尺度分解(Intrinsic Time‐scale Decomposition ,ITD)和邻域差分能量算子解调(Energy Operator Demodulation ,EOD)的瞬时转速计算方法。利用自适应波形匹配算法对原采样信号进行端点延拓,然后基于ITD算法从信号中提取包含瞬时转频的单分量信号,再对单分量信号进行邻域对称差分,并将差分结果输入传递函数计算能量算子,进而求出内燃机的瞬时转频和瞬时转速。仿真和实测信号研究证明了本方法计算速度快、精度高且频率鲁棒性好。 相似文献
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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。 相似文献
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