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。     

基于改进EEMD算法的桥梁结构模态参数识别

对于桥梁结构而言,可以通过监测其模态参数值的变化情况来评判其健康状况。在对桥梁结构进行模态参数识别时,由于传感器采集的响应信号是在环境激励下监测的,所以信号中会含有部分的噪声,不仅会影响识别结果的精度,还会导致虚假模态的存在,所以实际运用中需要先对响应信号进行一定的预处理。现阶段被广泛运用的预处理方法是总体经验模态分解(EEMD)算法,虽然该算法是在EMD算法基础上改进得到的,但依然存在一定的缺陷。为了弥补这些缺陷,提出了一种新的分解算法,即互补自适应噪声的集合经验模态分解算法(EEMDCAN)。首先确定添加白噪声的幅值标准差和集成平均次数,接着引入了统计学中的聚类分析、相关性分析以及模糊综合评价算法来实现信号的自适应分解与降噪。最后利用所提算法对仿真信号进行分解与重构,并将所得结果与EEMD分解结果进行对比分析,以验证所提算法的可行性;同时为进一步验证所提算法能运用于实际桥梁结构中,以某大型斜拉桥为研究对象,利用改进算法对其加速度信号预处理,结果表明改进算法能够克服EEMD算法存在的模态混叠现象,能更好地对信号进行降噪与重构,且能保留响应信号中更多的有用信息,具有一定的实际运用价值。     

基于蚱蜢算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断

针对变分模态分解(VMD)在处理实际信号无法预先掌握其分解参数(K,α)而限制其使用，以及包含故障信息的特征参数的选取问题，提出了自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法首先以所分解模态的平均包络信息熵和包络峭度两种指标融合作为目标函数，利用蚱蜢算法(GOA)寻优，获取VMD的分解参数(K_op,α_op),接着对原始振动信号进行VMD分解，通过能量百分比的计算，选取能量90%及以上的敏感模态，对其多域联合的特征参数构建特征向量，最后利用支持向量机(SVM)对滚动轴承的四种状态进行识别。通过滚动轴承数据集分析表明，采用AVMD方法提取的故障特征比EMD、EEMD、传统VMD以及PSO-VMD等方法提取的故障诊断特征的故障模式识别准确率更高，在测试数据集上的准确率达到99.166 7%。     

典型路面激励下的工程专用自卸车车架动态响应研究

采用固有模态分析与具有自适应特征的经验模态分解EMD算法相结合的方法,对采集到的车架关键点振动信号进行重构。应用信号处理方法从重构后的信号中有效提取车架的动态特征,分析结果表明,该自卸车车架在工地路面激励下易产生低频共振,严重影响整车性能和使用寿命,需要对车架结构进行进一步优化。     

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。     

斜拉桥环境激励模态参数识别不确定性试验研究

为分析环境激励法模态参数识别的不确定性,对一模型斜拉桥进行了分区模态试验,测试了主梁竖向和扭转、主塔面内和面外模态。首先,分析了非白噪声激励对模态参数识别的影响,提出采用结构有限元模型仿真分析结合稳定图剔除虚假模态的方法。其次,采用特征系统实现算法(ERA)结合提出的虚假模态剔除方法,识别出全桥15阶模态。再次,采用峰值法(PP)、正交多项式法(RP)、最小二乘复指数法(LSCE)、随机子空间法(SSI)分别进行模态参数识别,对比了各方法模态参数识别结果,统计了其不确定性,频率的识别结果变异性小,阻尼和振型有较大的变异性。最后,采用MONTE CARLO法对实测频响函数添加噪声后进行模态参数识别,结果表明,测点位于振型振幅较大位置时,模态参数识别结果的不确定性小,模态参数识别方法的不确定性比噪声的不确定性大。     

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。     

环境激励下斜拉索阻尼识别的贝叶斯方法研究

斜拉索是大跨度斜拉桥中最关键的结构构件之一，其动力特性(频率和阻尼等)在大跨度斜拉桥的设计、施工、监测和振动控制中发挥着重要作用，斜拉索阻尼识别对于斜拉索的振动分析和减振设计至关重要。为了实现在环境激励状态下斜拉索阻尼比的高精度识别，并同步对识别结果不确定性进行量化分析，首先通过建立斜拉索模态参数的后验概率密度函数(Probability Density Function, PDF)将模态参数识别转化为求最大后验概率点的约束优化问题，从而得到模态参数的最佳估计(Most Probable Values, MPV);其次推导了负对数似然函数的Hessian矩阵解析表达式，并进一步得到后验协方差矩阵，从中提取和计算变异系数(Coefficient of Variation, COV)以量化模态参数最佳估计的不确定性；最后将所提方法应用于某大跨度斜拉桥斜拉索阻尼比的识别，使用加速度计采集了该桥7根斜拉索的环境振动数据，利用所提方法得到了模态阻尼比的MPV值及其变异系数。研究结果表明：所提方法可以得到目标模态参数的最佳估计，并能够有效量化最佳估计的不确定性，由Hessian矩阵解析方法得到的后...     

基于关键本征模态函数的道路交通信号控制时段划分方法

交通信号控制是缓解城市交通拥堵的重要手段,时段划分是信号灯控交叉口多时段控制的基础,合理的划分方法有助于提高信号控制效率。对于固定配时的信号灯控交叉口,传统时段划分方法主要借助于路口历史交通流量数据,依据人工经验或者简单聚类算法,直接进行时段划分,未能充分考虑交通流的时序性和随机性问题,不利于交通控制整体效益。综合考虑交通流中随机因素和时序性对时段划分的影响,本文研究了基于经验集合模态分解和有序聚类的时段划分方法。利用集合经验模态分解处理交叉口流量数据,提取了若干个本征模态函数及1个余项。借助皮尔逊相关系数分析原始流量数据、本征模态函数、余项这三者之间的关系,优选与原始流量相关性最高的本征模态函数或余项作为交通流的关键成分,使用关键成分代替流量数据进行有序聚类,完成时段划分。通过寻找不同分割个数下最小损失值突变点,获取最佳分割数,并得到最佳方案。以广东省中山市一个路口为案例对本文提出的时段划分方法进行算例分析,VISSIM仿真结果表明：(1)相比于现状,提出的方法在工作日和非工作日分别能提高路口通过车辆数11.32%和2.62%,缩短排队长度18.67%和12.02%;(2)非工作日车...     

基于EMD聚类与ARMA的交通流量预测方法

为了准确掌握未来交通流量的变化趋势,提高高速公路路网的管理效率,采用经验模态分解(EMD)和自回归滑动平均(ARMA)模型,提出了一种短时交通流量预测方法。根据高速公路收费站数据,使用EMD将统计的时间序列分解为有限个固有模态分量,对固有模态分量使用模糊C均值聚类,再采用ARMA将聚类后的固有模态分量进行预测,最后把每个分量预测值求和得到交通流量预测值。实例仿真计算表明,该算法比直接使用ARMA模型进行预测具有更高的预测精度,是一种有效的短时交通量预测方法。     

基于改进局域波法的柴油机振动信号分析

提出了一种基于奇异值分解降噪的柴油机振动信号局域波分解方法,首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解的奇异值降噪,接着利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量,最后作出时频曲线和边界谱曲线。对滤波前和滤波后的柴油机振动信号进行了局域波分析,分析结果表明,奇异值分解能够有效地提高信噪比,突出原始振动信号的特征,使得降噪后的振动信号分解出的基本模式分量和时频曲线以及边界谱曲线具有更明确的物理意义,有利于对柴油机进行精确诊断。     

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。     

基于改进小波分解的机载位置数据降噪处理

机载经度、纬度、高度数据的精度,对保证飞机定位的精确性和飞行安全性有着重要意义.结合小波分解和经验模态分解(EMD)2种方法的优点,在小波分解的基础上,提出1种基于 EMD 的小波分解降噪方法.利用 EMD 对机载位置数据进行分解,并对高频分量用小波分解方法进行降噪处理,降噪后高频分量再结合低频分量进行重构得到降噪后的数据.以西安到长春某航班巡航阶段的机载高度数据序列为例,进行了仿真验证.结果表明,改进小波分解降噪方法与传统的小波分解降噪方法相比,信噪比提高了0.649,均方根误差减小了0.6969,消噪效果更加明显.改进的小波分解方法在处理机载位置数据方面有着较明显的优点,可获得更精确的飞机三维数据.      

重型柴油机四气门气缸盖的设计

在经验设计的基础上,采用冷却系统CFD与有限元分析相结合的方法,利用CFD定量分析确定了气缸盖的冷却水量和冷却水分布,利用有限元分析了气缸盖的温度场和疲劳安全系数,优化设计了一重型柴油机的四气门气缸盖,并进行了气缸盖测温和发动机可靠性试验。试验证明,该气缸盖工作可靠,测量的温度与计算的温度基本吻合,证明了气缸盖设计方法的有效性。     

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EMD和AR模型的汽车变速器齿轮故障诊断方法

提出了基于EMD和AR模型的汽车变速器齿轮故障诊断方法。该方法采用EMD将齿轮振动信号分解成若干个平稳的IMF分量,对每一个IMF分量建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量建立Mahalanobis。距离判别函数,进而识别齿轮的工作状态。实验分析表明,该方法能有效地应用于变速器齿轮的故障诊断。     

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。