基于改进EEMD的船用柴油机缸套-活塞环故障诊断方法

船用柴油机缸套-活塞环发生故障时，振动信号呈现非线性、非平稳性特征且故障特征模糊、隐蔽。文章提出一种基于改进集成经验模态分解（EEMD）的故障诊断方法。通过设计固有模态函数（IMF）信息筛选准则对EEMD分解出的固有模态分量（IMFs）进行重新排序，筛去低质量的IMFs，以此获得包含更多能体现故障特征成分的重构信号，经该方法处理的信号再送入到分类器中进行识别和分类故障，实现船用柴油机缸套-活塞环的故障诊断。试验结果表明：与原EEMD诊断方法相比，该改进方法识别率更高，故障诊断效果更好。     

基于变分模态分解与模糊聚类的船用齿轮箱故障诊断

针对船用齿轮箱故障类型诊断精度不高的问题,提出一种结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)与核模糊聚类(Kernel Fuzzy C-Means, KFCM)的故障诊断方法。先对齿轮箱振动信号展开VMD分析,获得含有大量故障特征信息的固有特征模函数(Intrinsic Mode Function, IMF),然后计算出各IMF分量的奇异值并构建故障特征向量矩阵,最后将其输入到以KFCM算法为框架的故障分类器中进行模型训练,并对模型性能测试与评估。结果表明,所提方法具有较高的故障识别准确率。     

一种多工况的滚动轴承损伤状态识别方法

针对多工况条件下的滚动轴承损伤状态识别问题,本文提出基于CEEMD能量熵和阶次跟踪的损伤识别方法。将振动信号经CEEMD分解为系列的IMF分量,选取其中包含滚动轴承特征频率的IMF分量,运用改进的希尔伯特变换求得IMF分量的边际谱,并利用阶次跟踪方法消除不同转速对损伤状态的影响,同时采用能量熵加强对各损伤状态的识别能力。最后使用特征阶次幅值和能量熵构建诊断特征向量,采用遗传算法优化的支持向量机对损伤状态进行识别。试验结果表明,基于能量熵和阶次跟踪的损伤识别方法精度较高,是一种有前途并且非常有效的多工况损伤状态识别方法。     

基于极点对称模态分解和支持向量机的船用齿轮箱故障诊断

针对船用齿轮箱故障难以识别的问题,提出了将极点对称模态分解(Extreme-point Symmetric Mode Decomposition, ESMD)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合的故障诊断方法。先将船用齿轮箱振动信号进行ESMD分解,可得到一系列模态和一条最佳自适应全局均线。以分解模态与原始信号的能量比值为相关度衡量标准,将相关度较高的前三个模态分别作奇异值分解并得到奇异值矩阵。经过归一化处理后,输入支持向量机训练获得多分类诊断模型,并进行测试。测试结果表明,相比经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与SVM结合的方法,本文的方法能更好地对船用齿轮箱故障作出诊断和预测。     

基于多尺度模糊熵和主成分分析的 轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障特征难以提取的问题,文章提出了基于多尺度模糊熵(MFE)和主成分分析(PCA)相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先利用经验模态分解(EMD)将原始振动信号分解成若干个本征模态函数(IMF),并根据相关系数和峭度值准则剔除虚假IMF分量;然后在不同尺度下求取真实IMF分量的模糊熵值,利用PCA对其进行降维处理,形成能表征不同轴承故障的特征向量,最后借用支持向量机对其进行诊断验证。实验表明,该方法可以有效地提取轴承故障信息,对4种轴承状态的识别率为95%,实现了对轴承故障的精确诊断。     

基于PSO-ELM算法实现船舶发电机组故障识别

针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的多维数据使用KICA算法进行特征提取,并对提取后的数据进行训练集、验证集分组。使用PSO-ELM算法搭建故障识别模型,并使用训练集训练模型,使用验证集验证模型,根据验证结果评价模型是否满足故障识别的精确度。     

基于WPES与MEEMD的船用主机振动研究

为揭示船用长冲程低速柴油机健康状态下的振动特征,采用小波包能量谱（Wavelet Packet Energy Spectrum, WPES）和改进的总体平均经验模态分解（Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition, MEEMD）结合的特征提取方法,对典型推进工况下低速机的表面振动信号进行3层小波包分解和重构。通过对能量占比较大的节点采用MEEMD方法进行分解,获得IMF1分量频谱。研究结果表明,在40%以下的较低发动机负荷时,各单次燃烧循环的振动波动较小,振动幅值基本一致。提升至50%以上发动机负荷时,燃烧引起振动波动明显增强。50%工况下,中高频能量占总能量的41.51%,为主要振动源。     

基于多体动力学仿真的柴油机传动齿轮故障机理与监测方法研究

针对现有船用柴油机热工参数无法有效监测报警传动齿轮故障的问题,基于柴油机普遍缺失振动监测数据,难以有效提取故障特征的现状,采用多体动力学仿真技术研究柴油机齿轮载荷与曲轴止推轴承磨损之间的内在关联,基于仿真结果提取传动齿轮故障条件下的振动信号特征;采用实际故障案例振动数据,提取传动齿轮箱振动信号的时域、频域特征,实际特征变化规律与仿真结果一致,检验了本文仿真研究成果的正确性。     

基于奇异值分解和频散特征的圆柱壳自由振动研究

本文讨论矩阵奇异值分解技术在任意边界条件下圆柱壳自由振动中的应用。对于任意边界条件,圆柱壳的精确解过程会遇到求解8阶矩阵行列式的问题。本文采用奇异值分解技术,把行列式求解转换为奇异值求解,并且依据最小奇异值的零点获得圆柱壳的振动频率。本文结合圆柱壳的频散图,讨论了各种边界条件下自由振动频散-波数对在图中的对应点。数值算例表明,奇异值分解为任意边界下圆柱壳的自由振动提供一种新的方法。并对常用近似边界处理方法的精度进行探讨。     

基于小波包分解的船用柴油机燃油电磁阀故障诊断方法

为了精准识别电磁阀故障,确保船用柴油机安全、平稳运行,提出基于小波包分解的船用柴油机燃油电磁阀故障诊断方法。采用小波包分解法对船用柴油机燃油电磁阀电流信号作分解,获取其多频带特征。通过核主成分分析法对其作降维处理,完成敏感特征选择。将其作为最小支持向量机的输入,自适应蚁群优化算法通过自适应调整挥发因子、状态转移规则确定最优模型参数,实现燃油电磁阀故障的准确诊断。结果表明：故障、正常工况下的燃油电磁阀电流特性曲线存在较大差异;该方法可提取电流信号的8个频带特征、不同频带特征间差异度大;特征选择有利于提高燃油电磁阀故障辨识度。本文方法可实现燃油电磁阀故障诊断,诊断效果突出。     

基于VMD与IMWPE的舰船辐射噪声特征提取研究

舰船辐射噪声的特征提取是水下识别的依据,传统的特征提取可识别性较弱,水下识别较为困难。本文提出一种基于变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）与改进多尺度加权排列熵（improved multisacle weighted permutation entropy, IMWPE）相结合的方法进行特征提取,将原始信号通过VMD分解成多个固有模态函数（intrinsic mode function, IMF）,选取能够充分体现目标复杂度特征的IMF作为研究对象,然后通过IMWPE方法采用平移均值法解决多尺度加权排列熵（multisacle weighted permutation entropy, MWPE）的单一粗粒化问题。实验数据表明,将本文算法与对比算法提取的特征参数经过粒子群优化的支持向量机（particle swarm optimization support vector machine, PSO-SVM）进行分类识别,IMWPE算法识别率最高,具有良好的稳定性和优越性。     

基于集合谱峭度法的轴承故障诊断

轴承早期故障引起的微弱振动变化信号往往淹没在机械传动系统的背景振动噪声中,其故障特征提取困难。本文针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性及调制特性,提出集合经验模式分解和谱峭度法合的滚动轴承故障特征信号提取及其故障诊断的新方法——集合谱峭度法(Ensembled Kurtogram,EK)。该方法应用集合经验模式分解将振动信号分解为多个固有模式函数,分别计算各个固有模式函数的峭度值及其与故障工况下振动信号、正常工况下振动信号之间的相关性,根据IMFs自动选取规则选取合适的IMFs进行轴承故障信号的重构;然后针对重构后的信号进行谱峭度计算得到对应的峭度图,根据峭度图上最大值原则选取最佳带通滤波器进行滤波;最后运用包络解调后的信号进行故障诊断。本文通过模拟仿真和实验验证,验证了该算法的故障信号提取有效性和故障诊断能力。     

基于EEMD和EIIKF的船舶轴系状态趋势预测研究

监测、分析、预测轴系的状态数据对保障船舶动力系统正常工作具有重要意义。基于船舶轴系振动状态监测,提出集合经验模态分解(EEMD)和增强型间歇性未知输入卡尔曼滤波器(EIIKF)相结合的故障趋势预测方法。在进行模态分解前,通过加入白噪声信号优化信号的可分解性,避免出现模态混叠。进而对滤波重构后的信号进行序贯分析得到振动信号的特征曲线,采用EIIKF方法对特征曲线分析预测,并通过引入间歇性参数,对部分未知输入项带来的不确定性进行补偿。在此基础上通过故障判别模型进行故障诊断,实现基于轴系振动信号的故障预测。利用实测故障样本数据对所提出的方法进行验证,其预测结果的及时性和准确性均优于一般模态分解和卡尔曼滤波器预测的方法,验证了改进后方法的有效性和优越性。     

船体弹性支撑轴故障检测方法

船体弹性支撑轴故障检测信号很容易受到信号噪声的干扰,导致故障检测结果不理想。对此设计了具有降噪性质的船体弹性支撑轴故障检测方法。根据力学振动相关理论,搭建受力作用下船体支撑轴力学模型,明确各截面受力关系,采集计算弹性支撑轴检测参数,获取信号特征频率,利用时域平均法对检测信号进行去噪操作,提高信噪比,引入能量因子相关理论,将去噪后的信号以文本格式读取到Matlab中,划分大量数据点位,确定能量因子值参数,将信号EI值稳定在1.45～1.50之间,突出故障特征,最终提取数据点位特性信号进行重组合并,获取最终检测结果。经过仿真实验可以肯定与传统方法相比,该检测方法获取到的裂纹故障信号信噪比提高29%,磨损故障信号信噪比提高32%,可以证明该方法的有效性。     

导致支承船用齿轮轴滚动轴承振动的因素

导致支承船用齿轮轴滚动轴承振动的因素是错综复杂的,试图通过改善某一因素的影响而彻底解决支承船用齿轮轴滚动轴承的振动问题是很困难的。本文分析了滚动轴承、齿轮及齿轮轴的制造和安装精度,齿轮机构的齿间摩擦和输出轴扭矩波动以及船舶中垂中拱弯曲变形时,沿船体纵向布置齿轮机构轴承中心距变化对支承齿轮轴的滚动轴承振动的影响,提出了一些控制支承船用齿轮轴的滚动轴承振动的方法。本文的分析及讨论对支承船用齿轮轴的滚动轴承振动的控制有一定的参考价值。     

船用挖掘式装载机工作机构振动特性研究

传统的振动特性研究方法所得结果可靠性低,为了解决这个问题,提出船用挖掘式装载机工作机构特性研究。应用牛顿定律微分方程,确定船用挖掘式装载机工作装置外载荷,再利用相角表示法处理随机信号,得出各弹性组件的隔振频率,在此基础上,用有限元模型,确定船用挖掘式装载机工作机构各部件振动特征,通过分析振动特征,可知船用挖掘式装载机工作机构振动特性与噪声有直接关联,由此,完成船用挖掘式装载机工作机构振动特性研究方法的设计。最后,通过可靠性实验测试证明,所提方法可靠性更高。     

基于振动信号盲源分离的船用空压机故障诊断

以某船用往复式空压机为研究对象,对其振动信号进行测试分析,定位故障源。为提取特征频率,选用独立分量分析(ICA)和经验模态分析(EMD)的方法对测试信号进行处理。选用合适的优化算法,通过仿真数据验证所选ICA优化算法的可行性;利用EMD算法将单通道测试信号分解为多通道信号,解决由于测试环境恶劣导致测试点不足而不能使用ICA算法的问题;导入ICA算法后进行盲源分离,判断故障原因。对故障空压机振动信号进行处理,EMD分解后初步分析发现:0.5×r/min冲击间隔明显;ICA处理后的频谱分析发现:1×r/min频率突出且伴随着2×r/min的现象。根据上述分析结果,并结合该空压机的历史维修记录和振动机理,提出故障检修方案。对检修后的空压机进行回归测试,测试结果表明:整机振动烈度大幅减弱,主要频率的幅值也显著降低,检修效果良好。     

奇异值分解降噪的改进方法

利用测试信号构造Hankel矩阵进行奇异值分解(SVD)是消除随机噪声干扰的有效方法,其关键是奇异值数目的选取,但目前尚无成熟有效的确定方法。针对这一问题,提出了一种奇异值分解降噪的改进方法,该方法依据去噪后信号极值点数量随奇异值数目变化的关系,可以准确选取与最优降噪效果对应的奇异值数目。仿真及实验结果表明,该方法准确、有效。利用该方法处理船舶和机械设备振动噪声测试信号,可有效提高其信噪比,最大程度地优化信号去噪的效果,提高分析的可靠性。     

基于改进小波能熵的水下目标识别

文章研究了基于改进小波能熵和概率神经网络的水下目标识别方法。首先对水下目标辐射噪声信号进行小波变换多分辨率分解和重构,然后引入滑动时间窗,提取各分解子带在滑动时间窗内的改进小波能熵值作为目标识别的特征矢量,最后将特征矢量输入到概率神经网络中实现水下目标识别。对信号进行小波多分辨率分解可反映信号在不同频域上的特征,而引入滑动时间窗并在此基础上定义改进的小波能熵可反映信号的时域特征,因此改进小波能熵方法能同时反映信号的时频特征,更适合于水下目标特征提取。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于EMD和2（1/2）维谱的直升机声信号特征提取

利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的方法将直升机声信号进行分解,得到一系列本征模态分量（Instrinsic Mode Function,IMF）。计算实际直升机声信号及由其分解得到的每个IMF分量的四阶累积量对角切片谱,并由此得到实际信号及每个IMF分量的四阶累积量对角切片谱的幅度绝对值之和E。计算每一个IMF的E值与实际信号E值的比值构成直升机声信号特征矢量。采用神经网络分类器,对两种不同机型的直升机声信号进行分类和识别。仿真实验验证了该方法是可行的、有效的,分类识别取得了较好的效果。