基于ITD和邻域差分能量算子解调的内燃机瞬时转速计算

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。     

车累瞬时滑转率的测量和提高处理精度的方法

讨论了车轮瞬时滑转率的测量方法和通过计算机处理该测量数据的方法，在处理车轮和五轮仪转速的脉冲信号时，提出了用线性插值法提高搜索出的脉冲起始点的精度并平滑处理瞬时角速度曲线的方法，提高了计算出的瞬时滑转率的精度。     

基于改进变分模态分解与双测度分形维数的发动机故障诊断

提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与双测度分形维数的发动机故障诊断方法。首先利用互信息法对缸盖振动信号进行端点延拓,并利用VMD算法将延拓后信号分解为多个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),从而抑制VMD的端点效应,提高信号分解精度。然后利用正交变换方法将各IMF分量正交化,给定时间尺度序列τ=(τ_1,τ_2,…τ_n),并自适应地选择分界点将τ划分为第Ⅰ、Ⅱ尺度区间,利用各正交化的IMF分量在两个尺度区间内分别计算信号的分形维数,得到双测度分形维数,分别描述信号中的细节信息和趋势信息。最后将双测度分形维数作为特征参数输入极限学习机分类模型实现发动机故障诊断。仿真与试验结果表明:所提方法能够有效抑制VMD的端点效应,提高信号分解精度,双测度分形维数具有良好的类内聚集性和类间离散性,提高了发动机故障诊断精度。     

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。     

基于EMD和HHT的内燃机瞬时转速信号分析

简述了经验模态分解(EMD)和Hilbert-Huang变换(HHT)的基本方法和原理,对4缸汽油机在转速2 500 r/min、扭矩83.6 N.m工况下的瞬时转速信号进行了EMD分解,将分解后的各个固有模态函数(IMF)分量作了HHT变换和FFT变换,得到了各IMF分量的瞬时频率和瞬时幅值随时间变化的关系,结合内燃机理论,分析各个分量产生的原因。研究结果表明,EMD算法能够有效地分离瞬时转速信号中的各个频段的信息,并且各IMF分量都有其物理意义。     

柴油机振动信号自适应分解方法的比较EI北大核心CSCD

变分模态分解是一种新的自适应分解方法,为检验其对柴油机信号的适用性,建立多分量、调幅-调频和含噪仿真信号,采用变分模态分解法对其进行分解,并与其它自适应分解方法从分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面进行比较;接着分解柴油机瞬变工况的振动信号,发掘曲轴轴承磨损信号变化规律,提取故障特征;最后利用支持向量机进行故障类型识别,进一步验证该方法的有效性。结果表明:变分模态分解在分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面均优于其他自适应分解方法,适用于柴油机状态监测和故障诊断。     

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。     

柴油机振动信号自适应分解方法的比较

变分模态分解是一种新的自适应分解方法,为检验其对柴油机信号的适用性,建立多分量、调幅-调频和含噪仿真信号,采用变分模态分解法对其进行分解,并与其它自适应分解方法从分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面进行比较;接着分解柴油机瞬变工况的振动信号,发掘曲轴轴承磨损信号变化规律,提取故障特征;最后利用支持向量机进行故障类型识别,进一步验证该方法的有效性。结果表明:变分模态分解在分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面均优于其他自适应分解方法,适用于柴油机状态监测和故障诊断。     

提高锚杆质量无损检测分析精度的探讨

锚杆质量无损检测和评价是岩土工程中亟需解决的重难点技术问题。从锚杆无损检测的基本分析方法比较入手,对Hilbert变换在信号分析中如何提高分析精度等问题进行讨论。以实际工程为例,说明锚杆无损检测的影响因素及利用Hilbert变换高精度时频特性对锚杆动测数据进行时频分布分析,进一步找出频率衰减与锚杆锚固状态的关系和精确定位出锚杆的长度、饱满度的分析方法。     

基于DSP的柴油机瞬时转速智能监测节点设计

针对柴油机实车在线监测中车内空间有限及变速变载的情况,设计了基于嵌入式系统的柴油机智能监测节点.在对磁电式转速传感器及外卡式油压传感器信号进行同步采样后,利用零相位滤波将瞬时转速的计算精度提高了50倍.利用外卡式油压传感器信号定位到柴油机工作周期后,可监控柴油机工作周期内的转速波动值,进而定位失火故障.     

基于振动信号和小波变换的转速测量方法研究

通过分析发动机振动信号的基频与转速之间的数学关系,设计了基于LabVIEW的采集系统,利用小波变换的方法提取振动信号的基频,提出了一种精度高、易于实现的发动机瞬时转速检测算法,并通过试验验证了该方法的可行性.经过与实际转速比较,该算法的误差率在1%以内,准确性和鲁棒性均符合测量求,具有重要的实用价值.     

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。     

高原变海拔对柴油机缸压信号的影响分析

针对高原变海拔条件下,某重型柴油机缸盖火力面出现麻点这一故障,提出了随着海拔上升,缸内压力波动剧烈,进而导致对缸盖火力面冲击频次剧增的失效原因假设。为此,通过可模拟高原变海拔环境的单缸机台架试验,采集不同海拔下的缸内压力信号,并对其作集平均经验模态分解(Ensemble Empirical Modal Decomposition,EEMD),分离出缸压信号的不同频率成分,并对每个工况下的功率谱密度进行对比分析。结果表明:通过对分离出来的不同频率成分的能量进行分析,发现缸压高频分量的能量随海拔升高而增加,进而验证了缸盖麻点这一失效现象的假设成立。     

基于希尔伯特变换的应力波波速估计的研究

研究基于希尔伯特变换的时间延迟估计方法及其算法,算法通过MATLAB语言编程实现。制作了4块混凝土板并在其上开展基于冲击反射法的双传感器波速测量实验,将互相关时延估计和希尔伯特变换时延估计应用到波速估计中,两者均能解决直接观察法中的人为误差的影响和噪声对测量精度的影响,取得比较满意的结果,希尔伯特变换时延估计得到的波速精度比互相关时延估计得到的波速估计精度更高。     

Knocking detection using wavelet instantaneous correlation method

In this study, we propose a new method for knocking detection that utilizes the vibration signal measured by a knock sensor under the knocking conditions known as a real mother wavelet (RMW), and carry out instantaneous correlation from the wavelet transform. We call this method the wavelet instantaneous correlation (WIC) method. The degree of similarity between the RMW and the vibration of the engine block was judged and only the knocking signal from the vibration of the engine block was extracted. The results obtained here show that the method proposed in this study is useful for knocking detection even if the engine speed is very high at 6000 rpm.     

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。