基于零空间追踪和SWT的柴油机信号降噪研究

为减少柴油机振动信号的噪声干扰,提取有用的信息,提出了一种基于零空间追踪算法和同步压缩小波变换相结合的组合降噪方法,利用压缩小波对主频信号精细重构的优点与零空间追踪算法的自适应分解的特点对信号进行降噪处理。该方法相比 EMD 更加适应柴油机振动信号特点,仿真和实例信号表明,该方法取得了较好的降噪效果。     

基于连续小波变换的柴油机涡轮增压器振源识别

柴油机涡轮增压器高频振动严重影响到柴油机及整个动力系统的运转可靠性.针对涡轮增压器的主要振源进行识别分析研究,可有效地指导振动控制和本体振动响应优化.针对涡轮增压器本体振动响应具有的高频、宽频带、时变非稳态等特征,利用连续小波变换方法在信号处理中具有的多尺度计算分析频率、精准定位发生时间等时频特性优势,开展瞬态激励下动态振源信号识别分析研究.结合涡轮增压器结构特征及工作原理,对瞬态工况下涡轮增压器振动响应的主要振动源进行识别分析研究,获得气动载荷、转子质量不平衡等激励下的时频特性.通过解析稳态工况(50 513 r/min)下涡轮增压器的振动响应频谱特征信息,结合涡轮增压器结构特征,对涡轮增压器主要振源识别结果进行分析验证.研究结果表明:连续小波变换方法可直观、精准识别涡轮增压器本体振源时频特征.在瞬态工况和稳态工况下,涡轮增压器本体振动受气动载荷激励冲击影响最大,主要表现为叶片通过频率处的空气冲击振动和高频宽频带的结构振动.在稳态工况下,涡轮增压器受转子质量不平衡激励影响明显,主要表现为转频及倍频处发生振动响应峰值现象.     

基于振动信号的柴油机进排气系统故障诊断研究

提出了一种根据柴油机气缸盖振动信号诊断进排气系统故障的方法 ,介绍了对柴油机的振动信号进行小波降噪和小波分解 ,提取相应特征向量 ,然后将振动样本的特征向量作为径向基函数神经网络的输入参数 ,以故障类别作为输出参数训练该网络 ,训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况。仿真和试验证明该方法有效可行     

运营状态下杨浦大桥模态试验与状态评估方法研究

利用频域一空间域分解法,建立桥梁运行模态识别方法.该方法对桥梁在实际运行状态下车辆激励的响应测量数据进行无偏功率谱估计;然后采用奇异值分解技术,将随机响应数据空间分解成信号和噪声2个子空间,得出模态指示函数;并利用空间模态滤波技术分离出单一模态,准确识别出桥梁结构的模态参数.通过对杨浦大桥进行动力试验,测试桥梁在环境激励下的振动信息,采用该方法分析得到桥梁结构的动力参数,并与有限元计算结果相对比,有效实现了对桥梁结构整体状态和工作性能的评估.     

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.     

基于Laplace小波相关滤波法的柴油机气门间隙故障诊断

振动信号中冲击响应信号通常表征着某种故障特征。根据Laplace小波相关滤波法的原理、方法进行气门间隙故障诊断研究。分析了配气相位与气门落座冲击的对应关系。对气门间隙正常及异常情况下的时域波形进行了相关性滤波分析,结果表明,基于Laplace小波相关滤波法能准确定位冲击发生的时刻及频率,有效地判别气门落座冲击。     

基于GCV准则和改进阈值函数的小波去噪方法研究

为了准确确定小波阈值,改善阈值函数的降噪效果,提出一种基于GCV准则确定阈值和改进的阈值函数相结合的小波去噪方法。首先对信号进行小波变换,定义基于小波系数的GCV函数,通过对其进行优化求解最小值来选取小波阈值,然后采用改进的阈值函数对小波系数进行处理,最后对处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的信号。通过一已知信号和噪声的数值算例,对比了该方法与常用的确定阈值方法和软阈值函数的去噪效果,验证了该方法具有更好的去噪效果。应用该方法,对一座斜拉桥的健康监测系统采集的实测挠度数据进行分析处理,结果表明,该方法有效降低了噪声影响,降噪后的挠度与数值结果接近。     

基于时-频相干与 RBF 网络的气缸压力识别研究

针对从缸盖振动信号中分离燃烧激励引起的振动信号及其他干扰信号的问题,提出一种基于时‐频相干与神经网络的气缸压力识别方法。首先采用 Morlet 连续小波变换分别将缸盖振动信号和缸压信号在时‐频域内展开,然后采用交叉小波对两信号进行时‐频相干分析,设定相干系数阈值并进行掩膜处理,对所得结果重构便可得到燃烧激励引起的缸盖振动信号。最后,选取8个参数作为评价燃烧效果的特征指标,利用径向基函数（RBF）神经网络估计缸压。研究结果表明：该方法有效地提取了缸盖上的燃烧特征信号,通过 RBF 神经网络估计缸压,逼近于实际缸压变化。     

车桥耦合振动的桥面非平稳随机激励模拟

为研究桥面非平稳随机激励对车桥耦合系统的影响,采用滤波白噪声法生成单轮桥面非平稳随机激励时域模型,结合车辆前后轮的时间滞后和左右轮的相干关系,生成车辆六轮相关的桥面非平稳随机激励样本并验证了样本的有效性。分析一座3×30 m连续T梁桥和一辆三轴重载汽车在非平稳桥面激励下的车桥耦合振动响应,现场实测桥面不平度,并采用传统蒙特卡罗法对车辆和桥梁的振动响应进行计算。研究结果表明:根据车辆六轮间的时间滞后关系和相干函数关系所建立的桥面非平稳随机激励模型满足目标相干函数和功率谱密度,且时间滞后关系明确,模型有效可靠;当车辆加速行驶时,因桥面不平顺引起的非平稳随机激励信号的幅值随速度的增大而增大,非平稳激励下的桥梁和车辆振动响应大于平稳激励所产生的振动响应;非平稳激励对桥梁振动响应的均值影响很小,但对车辆振动响应均值影响较大,车辆振动对桥面随机激励更敏感;非平稳激励对车辆和桥梁振动响应标准差的影响较大,且振动响应标准差随着车辆加速度的提高而增大;研究车桥耦合振动很有必要考虑车辆非匀速行驶而引起的桥面非平稳随机激励,建议车辆匀速通过桥梁,尽量避免在桥上加速行驶。     

基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的桥梁信号去噪方法

当桥梁进行状态评估和健康监测时，所获得的桥梁信号易受外部环境的干扰，难以反映桥梁结构的真实响应。针对桥梁信号夹杂环境噪声等问题，提出了基于联合天鹰算法(Aquila Optimizer, AO)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和小波阈值的去噪方法。该方法首先利用AO算法优化VMD的参数，然后用VMD对含噪声的信号进行自适应分解，再去除方差贡献率较小的模态，最后对剩余的模态进行小波阈值去噪处理，重构信号得到去噪后的真实信号。对模拟信号和桥梁动应变的实测信号分别进行分析，结果表明：基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的去噪方法能有效滤除噪声信号，且去噪效果优于单一的小波阈值去噪、EMD联合小波阈值去噪以及EEMD联合小波阈值去噪等常用的去噪方法，研究成果可为桥梁信号的去噪处理提供有意义的参考。     

基于MATLAB的振动信号消除趋势项处理方法

在汽车整车振动试验时,采集前端受车载电源、温度及噪声等外部环境的干扰数值易偏离真实数值,给后续信号处理带来了误差甚至错误,因此振动信号的预处理在信号分析过程中非常重要。文章介绍了对汽车振动原始信号进行消除趋势项处理的主要方法,并在MATLAB编程平台上进行算法编程实现,给出了主要的程序代码。结果表明,振动信号在消除趋势项后得到了较好的改善。     

基于小波分析的振动压路机加速度信号处理

压实过程中振动压路机振动轮加速度信号会存在各种噪声干扰,因此需对振动轮加速度信号进行处理以保证其准确性。针对传统傅里叶变化处理信号会丢失较多原始信号的信息的缺点,引入小波分析中的小波阈值法对振动轮加速度信号进行处理,并确定heursure阈值法为最优的振动轮加速度信号处理方法。进一步通过提取处理后加速度信号的幅值与连续压实指标进行相关性校验,验证了小波分析在振动轮加速度处理方面的优势。     

基于复变量求导及Levenberg-Marquardt法对梁的损伤识别研究

文中结合复变量求导方法,利用Levenberg-Marquardt算法,构建了一种损伤识别模式,并以此实现对简支梁结构的损伤识别。该模式以单元弹性模量的减少模拟损伤,采用有限元方法获得结构的振动加速度响应,构造用振动响应与计算响应差值的最小二乘函数作为目标函数的识别依据。在识别过程中,采用Levenberg-Marquardt算法进行弹性模量的迭代计算,引用复变量求导法解决在识别过程中灵敏度计算困难的问题,并通过极小化目标函数求得损伤的弹性模量。分析了不同工况中有无噪声条件下梁的损伤识别效果。数值算例表明,该方法具有一定的鲁棒性。     

行驶车辆振动信号的小波分析

本文介绍了小波分析的理论方法，并上小波分析方法应用到了行驶车辆振动的分析中，即：通过二进离散小波变换，把实际振动信号进行多层小波分解，使异常信号和非平稳高频信号得到良好的时间定位和图形显示，并把信号的路面激励与本体振动分离开来。     

柴油机结构振动和辐射噪声特性研究

集多体动力学方法、有限元方法、声学边界元方法于一体,对某柴油机结构振动和结构辐射噪声特性系统地开展了数值预测和分析工作。通过模态试验数据修正了发动机各部件及组合结构有限元模型,确保了有限元模型的合理性。由计算所得发动机结构表面的振动速度值和试验值变化趋势一致,在部分频率段吻合较好。基于表面振动速度法通过Matlab编程获得了各部件的声功率级及其排序,能够有效地指导低噪声设计工作。通过有限元和边界元方法分别对不同激励工况下发动机结构振动响应和声学响应进行了预测,通过分析可知,在低频段范围内活塞激励和燃烧激励相对阀系激励对整机辐射噪声的影响大,高频段辐射噪声主要集中在1 700Hz左右频段,其中,阀系激励对该频段范围内辐射噪声的影响较大。     

光纤陀螺用于桥梁线形检测精度提高方法研究

基于光纤陀螺(FOG)的线形检测系统在实际测量过程中会因桥面不平整产生瞬间冲击与振动给光纤陀螺叠加一个随机噪声信号,带来线形测量误差。文中采用小波分析、经验模态分解(EMD)和独立成分分析(ICA)混合信号处理方法对外界振动引起的噪声信号进行提取、滤波,以及线形数据重构,有效提高了系统检测精度。将该方法应用于新建大桥荷载试验数据处理,其测量精度达到1 cm,满足工程测量要求。     

环境激励下基于小波能量互熵的结构损伤诊断方法

环境激励下的结构响应是一个随机过程,结构发生破损时其响应将随之变化,可将描述随机过程特性的参数作为评判结构状况的指标.熵是测量随机过程不确定性的一个比较方便的方法,能够用于高斯及非高斯分布的情况.在小波分解的基础上建立了小波能量互熵的概念,提出了一种环境激励下用小波能量互熵诊断结构损伤的方法.用ANSYS建一个桥的模型,以此为对象进行研究,获取加速度响应信号,用小波进行分解,得出了不同损伤状态下模型的小波能量熵,分析结果验证了该方法的有效性.     

四滚柱式超越离合器故障的小波变换诊断方法研究

介绍了利用小波变换方法诊断四滚定向离合器故障的新方法，并应用基于高新函数的小波快速算法分离出了故障信号，进一步分析了冲击频率。实验结果表明，方法行之有效。     

环境激励下基于小波能量互熵的结构损伤诊断方法

环境激励下的结构响应是一个随机过程，结构发生破损时其响应将随之变化，可将描述随机过程特性的参数作为评判结构状况的指标。熵是测量随机过程不确定性的一个比较方便的方法，能够用于高斯及非高斯分布的情况。在小波分解的基础上建立了小波能量互熵的概念，提出了一种环境激励下用小波能量互熵诊断结构损伤的方法。用ANSYS建一个桥的模型，以此为对象进行研究，获取加速度响应信号。用小波进行分解，得出了不同损伤状态下模型的小波能量熵，分析结果验证了该方法的有效性。     

人字齿行星轮系动力学特性研究进展

人字齿行星齿轮传动的结构形式优劣和承受复杂的内、外部激励因素直接影响到传动系统的性能,研究齿轮系统在传递动力和运动中的振动、冲击及噪声基本规律很重要.本文从动力学模型建立方法、求解方法、固有振动特性、动力学响应特性、减振降噪与实验研究等方面对国内外相关研究进行了综述,并对未来研究方向进行了展望.