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EEMD和能量算子解调的发动机瞬时转速计算

针对发动机瞬时转速Hilbert频率解调法端点效应误差大、计算精度低的问题,提出了基于总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和能量算子解调的瞬时转速计算方法。该方法利用EEMD从原始多分量信号中提取包含瞬时转频的单分量信号,再利用能量算子解调法从所提单分量信号中解调出瞬时转频,进而求得瞬时转速,消除了Hilbert变换的端点效应,提高了计算精度。通过试验信号仿真和实测信号的应用研究,证明了本方法的有效性和准确性。     

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。     

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VMD-SWT滚动轴承故障诊断方法研究

在强噪声背景下,滚动轴承非平稳非线性的早期微弱故障信号特征提取较为困难,提出结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)的分析方法,该方法首先利用最大峭度准则优化VMD参数,使用优化后的参数对故障信号进行VMD分解,再利用峭度准则选择含有有效信息最多的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF),最后使用SWT对最优IMF进行处理分析,从而提取有效特征频率。对强噪声背景下滚动轴承外圈故障信号、内圈故障信号以及滚动体故障信号进行处理分析,结果表明相比Hilbert包络、SWT等方法,该方法能够从强噪声背景下提取出故障信号频率特征,以此判断滚动轴承的运转状况。同时该方法能够有效重构信号。     

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。     

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。     

基于VMD多尺度散布熵的柴油机故障诊断方法

为从非平稳非线性的缸盖振动信号中提取出柴油机故障特征,本文中提出一种基于变分模态分解(VMD)的多尺度散布熵的柴油机失火故障诊断方法。利用VMD对柴油机缸盖振动信号进行分解,选取散布熵最小的模态分量作为分析信号,计算该信号的多尺度散布熵,并选取前6个尺度散布熵作为故障特征向量,输入粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)中进行失火故障分类判断,并与其他4种常见方法进行对比,结果表明,本文中提出的诊断方法能够有效提取故障特征,准确识别故障类型,优于所对比方法。     

基于EMD和关联维数的再制造发动机性能的研究

本文中针对发动机振动信号的非平稳特性,采用经验模式分解方法对信号进行分解,并将其应用于发动机再制造性能的研究中。首先在对振动信号经验模式分解的基础上,引入相关系数表征各IMF分量与原始信号的相关性,并运用关联维数来分析各IMF分量的动态结构。接着为了分析发动机的再制造水平,综合考虑相关系数与关联维数对IMF分量的作用,并将二者有机融合,提出评价发动机再制造水平的一个振动综合度指标,建立了发动机再制造水平与振动综合度之间的对应关系。最后进行了试验研究,结果表明,振动综合度这一指标反映了发动机的运行状态,可以用来评价发动机的再制造水平。     

分形维数在基于噪声的发动机故障诊断中的应用

将分形理论引入发动机噪声信号分析中,介绍了基于信号重构的发动机噪声分形维数G-P算法,运用自相关函数法和伪相图法讨论了信号重构中延迟时间的选取,并通过分析比较分形维数随嵌入维数的收敛关系,确定了分形维数计算中合适的嵌入维数。从不同工况下柴油机噪声信号分形维数的变化关系中发现:基于发动机噪声的分形维数可以定性表征发动机故障,在一定程度上可作为内燃机工作状态监测和故障诊断的一个特征量。     

基于多尺度核独立元分析与核极限学习机的柴油机故障诊断

为提高柴油机故障诊断速度和精度,提出了基于改进多尺度核独立元分析与量子粒子群优化核极限学习机的故障诊断方法。首先利用固有时间尺度分解对缸盖振动信号进行多尺度时频分解,并根据故障敏感度参数筛选有效分量以实现振动冲击特征增强;然后利用核独立元分析消除有效分量间的频带混叠,分离故障敏感频带,并提取各频带的AR模型参数、多尺度模糊熵和标准化能量矩构造联合故障特征向量;最后建立基于量子粒子群优化的核极限学习分类器实现柴油机故障诊断。试验结果表明,该方法有效增强了缸盖振动信号中的故障敏感特征,提高了柴油机故障诊断速度和精度,故障分类准确率达到98.45%。     

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。     

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%。     

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。     

基于EMD和分形高斯噪声的陀螺仪噪声滤波方法研究

为降低MEMS陀螺仪输出信号中低频噪声提高信号精度,提出一种采用基于EMD和分形高斯噪声的滤波方法。陀螺仪输出的横摆角速度信号使用滑动窗口法,对窗口数据进行聚合方差法估计Hurst参数,并通过EMD分解窗口数据获得各层IMF分量及余项,计算窗口阈值并进行阈值处理选择,逐步处理滑动窗口数据,将处理后的IMF分量和余项整合,得出滤波后的信号数据。通过仿真实验验证及实车数据验证,证明滤波方法对信号噪声精度提高的可行性。     

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。     

基于RVMD-RobustICA-ST联合相干性分析的电驱动总成噪声源识别

为研究集成一体化电驱动总成的噪声源特性，提出一种RVMD-RobustICA-ST联合算法融合相干性分析的噪声源识别方法。首先，采用基于奇异值分解的占优特征值准则估计噪声子空间维数对变分模态分解参数进行指向性条件约束，并利用鲁棒性独立分量分析联合占优特征值约束的变分模态分解对信号特征进行提取。然后，利用S变换和快速傅里叶变换对各分量信号时频特性进行识别。最后，在二次残差法分析分量信号波形误差度基础上，以电驱动总成振动信号、噪声信号、时频重叠分量信号为变量建立线性系统并进行相干性分析。结果表明，稳态工况下减速二级齿副啮合振动噪声对该电驱动总成噪声贡献度最大，且时频重叠分量信号的噪声能量主要由减速一级齿副啮合振动提供。     

拉林铁路藏木大桥施工期风速概率预测方法

为保障大跨度桥梁在施工期间的抗风安全性,以拉林铁路藏木大桥(主跨430 m的中承式钢管混凝土拱桥)为工程背景,提出了适用于工程推广应用的风速超前概率预测方法.即采用数据驱动的变分模态分解(VMD)将原始风速进行多尺度分解,通过特征选取技术重新组合多阶分量,形成仅包括可预测信息和干扰预测精度信息的两组序列;采用ARIMA...