基于监测数据的斜拉桥钢箱梁疲劳性能分析

针对大跨度斜拉桥钢箱梁疲劳问题,基于斜拉桥的健康监测数据和疲劳寿命对主梁运营状态进行评估,为大跨度斜拉桥关键构件服役状态预警提供支撑。对数据异常值、缺失等进行预处理,采用经验模态分解法及能量突变法分析信号找到阶数阈值后分离快慢变成分,并通过多元线性回归法对经验模态分解法的有效性进行验证;采用雨流计数法分析钢箱梁应力谱,根据规范计算结构疲劳寿命,并通过变权理论评价主梁状态。结果表明,经过预处理后的数据能较好地反映结构在活载作用下的受力状态;综合频幅谱的主频和本征模态函数的能量,确定应力监测数据的阶数阈值为5,快变成分为前5阶本征函数的和,慢变成分为5阶以后所有本征函数及残差的和;经验模态分解法能有效分离原始数据中的快慢变成分,为计算疲劳寿命提供数据支持;以疲劳寿命为指标,根据主梁的长期监测应力,其评分在95分以上,主梁的应力状态良好。     

基于优化VMD的悬索桥挠度温度效应分离方法

为了研究悬索桥实测挠度的温度效应分离,进一步分析悬索桥实测挠度与温度之间的关联性,采用了变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)方法对挠度信号进行处理。通过经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和VMD对仿真信号的对比分析,发现VMD较EMD对噪声有更好的鲁棒性,解决了EMD所存在的模态混叠现象,但仍存在端点效应。提出采用3段交叉信号分解消除VMD分解所存在的端点效应,考虑模态个数、惩罚因子对VMD分解的影响,形成了基于优化VMD的温度效应分离方法。利用优化VMD方法将输入挠度信号分解成一系列具有不同尺度的本征模函数(intrinsic mode function, IMF)。根据各个分解模态的中心频率,结合实际温度变化的周期性判定对应的挠度组分,对由温度引起的挠度分量进行组合,研究了悬索桥不同截面挠度与温度的关联性,相关系数均达到0.9以上。结果表明,该方法能有效地分离信号中不同的频率组分,同时还能提取出挠度信号中的趋势项,通过分析各个模态与实测温度的关联性,证明温度效应主要集中在低频段,悬索桥挠度变化主要受温度影响;在模态个数的选择过程中,发现随着模态个数的增大,低频信息的中心频率逐渐趋于稳定,高频信息被分解得更加精细。验证了该方法可用于桥梁长期健康监测的数据分析及桥梁损伤识别。     

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。     

基于自适应奇异值标准谱和EMD的柴油机故障诊断

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。     

基于EMD和Gabor变换的发动机曲轴轴承故障特征提取

针对发动机振动信号的非平稳特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和Gabor变换相结合的曲轴轴承故障特征提取新方法。通过EMD方法将发动机非稳态加速振动信号分解成多个本征模态函数(IMF),对与原信号相关性强的前4阶IMF分量进行Gabor变换,从各阶分量Gabor时频分布图的频带能量累加曲线中提取能够反映曲轴轴承磨损故障的频带能量作为故障特征参数。试验结果表明,该方法提取的故障特征参数能敏感地反映曲轴轴承的磨损状态,可作为诊断曲轴轴承故障的重要特征量。     

一种基于EMD和小波阈值的桥梁振动信号混合去噪方法

在对桥梁进行健康监测的过程中,桥梁振动信号易受外部环境干扰而产生噪声,影响桥梁真实振动数据的获取与分析.为了减少噪声带来的影响,提出一种基于经验模态分解法(EMD)与小波阈值的混合去噪方法.该方法先通过EMD分解信号获得高频固有模态函数(IMF)分量,然后选取IMF分量使用小波阈值去噪,最后重构IMF分量获得去噪后的信号.结果 表明,基于EMD和小波阈值混合去噪能有效地滤除干扰噪声信号,且去噪效果优于单一的EMD分解去噪法和小波阈值去噪法.这一结果为桥梁振动信号的去噪处理提供了有意义的参考.     

以位移为基础的钢筋混凝土连续梁桥抗震设计方法

利用等效线性化方法将钢筋混凝土(RC)连续梁桥结构简化为多自由度线弹性体系,采用振型反应谱的概念研究了结构在横向地震作用下考虑多阶模态效应的直接基于位移的抗震设计方法。探讨了连续梁桥的上部结构(主梁)及桥墩(台)刚度的变化对结构横向振动模态质量与模态周期的影响,给出了多阶模态设计方法的具体设计过程。对对称与非对称连续梁桥采用相同的设计步骤进行基于位移的抗震设计,并对设计算例用非线性时程分析验证了设计结果的合理性。     

变分模态分解的Volterra模型和形态学分形维数在发动机故障诊断中的应用

针对实测发动机故障信号的非线性和形态学分形维数难以对其有效估计的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的Volterra模型和形态学分形维数相结合的发动机故障诊断方法。首先采用VMD方法对发动机故障信号进行分解,通过基于互信息熵-能量熵增量的虚假固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量剔除算法,将噪声和虚假干扰成分从信号内分离,对含有故障信息的敏感IMF分量重构,然后通过对重构信号相空间的重构,建立Volterra自适应预测模型,获取模型参数,最后计算模型参数向量的形态学分形维数,并将其作为量化的特征参数用于发动机工作状态和故障类型的识别。通过对实测发动机声振信号的分析,结果表明,该方法可有效提取发动机的状态特征信息,实现发动机异响的故障诊断。     

基于Hilbert-Huang变换的制动意图聚类识别EI北大核心CSCD

为了进一步提高电动汽车再生制动系统对驾驶员制动意图的识别准确率,从而使电动汽车能在制动的过程中回收更多的能量,提出了基于Hilbert-Huang变换(HHT)的电动汽车制动意图聚类识别方法。建立了HHT的数学模型,基于HHT在时频域中进一步探寻中等制动和平缓制动两种制动意图下制动踏板行程信号的特征。建立了制动踏板行程信号特征提取模型,运用Hilbert局部边际能量谱得到局部特征能量,从而对信号特征进行提取,获取信号的特征向量。建立基于模糊C均值聚类算法的制动意图识别模型,并分别进行了离线实验和实时实验。结果表明所提出的基于HHT的制动意图模糊C均值聚类识别方法能更好地分辨中等制动和平缓制动意图,提高了识别准确率,并具有较好的实时性。     

基于EMD的天然气发动机供气系统故障诊断方法

针对天然气发动机故障信号的非平稳性、非线性等特点,提出一种基于EMD提取能量特征参数的故障诊断方法。从天然气发动机供气系统正常、气门间隙大、排气阀漏气3种工况振动信号的EMD能量熵值中发现,当供气系统发生故障时,各IMF分量的能量会发生变化。因此运用EMD方法提取最有效的IMF分量的能量特征指标,利用C均值模糊聚类法对此特征进行聚类进而建立天然气发动机供气系统的故障识别模型。现场试验验证了该方法在天然气发动机供气系统故障诊断中的有效性。