基于小波包的柴油机振动故障诊断研究

往复式柴油机转动时产生振动是不可避免的这是由其复杂的结构和工作性质决定的,所以在柴油机故障诊断中,振动信号对于研究柴油机的振动特性和机械故障之间的内在联系起重要作用。通过从缸盖表面振动信号的小波包分解系数中提取整循环故障特征参数的方法,提取内燃机故障特征的研     

基于多分辨率近似熵的发动机声信号特征提取

介绍了近似熵的概念、主要特点及其快速算法,在分析了小波包与近似熵原理的基础上,提出了一种多分辨率近似熵的特征提取方法,并且讨论了近似熵值计算中3个参数的选择原则,其后对发动机声信号进行了分析处理,通过对比正常状态与故障状态共8种工况下的小波包3层分解后各节点的近似熵值,确定出了故障的特征频带,根据近似熵在敏感频带内的变化有效提取出发动机故障特征,从而实现了对发动机状态的监测与诊断。试验结果也证明了近似熵在分析复杂信号特征方面具有很强的能力,在判别机械设备运行状况方面具有很好的效果。     

基于小波包变换的信号降噪方法及转向控制故障诊断

简要介绍了汽车转向系统的工作原理,转向信号的好坏直接影响汽车行驶的安全性;同时介绍了小波包变换的基本思想,将新型小波包变换滤波器与信号重采样结合,提出了一种新的小波包降噪方法.文章研究了该方法的降噪效果,同时比较了小波包直接降噪和小波包重构滤波器的降噪效果.将该方法用于转向控制的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别转向控制的典型故障.     

土体障碍物超声探测信号小波包特征分析方法

利用小波包分解方法,对土体中障碍物的超声探测信号进行分析。选用sym8小波基函数进行6层小波包分解,并截取信号能量集中的前16个频带进行细致分析,从小波包频带能量、小波包频带能量熵、小波包频带能量矩三个角度对信号进行对比。结果显示,存在障碍物位置处信号和不存在障碍物位置处信号的小波包频带能量熵大致相等,不能作为信号识别及障碍物判断的方法,而小波包频带能量和小波包频带能量矩在部分频带上差异明显,可以作为信号识别及判断的方法。     

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     

基于小波包分析的结构损伤识别研究进展

小波包分析是对小波分析中没有细分的高频部分进行进一步分解,是一种更为精细的时频分解方法,可实现对非稳定信号的时频分析.首先阐述了结构损伤的小波分析和小波包分析的基本理论,然后主要围绕小波包能量谱损伤指标,分别对其在结构损伤的定位、微小损伤识别、在线健康监测和预警、材料缺陷检测、数值积分计算误差消除等方面的试验研究和应用情况进行了全面介绍,最后指出了结构损伤识别的小波包分析方法需要进一步研究的问题.     

基于小波变换的汽车振动信号去噪分析

从小波变换的理论背景出发,介绍了利用小波变换对信号进行分解的原理。并针对汽车振动信号的非平稳性特点,对驾驶员座椅振动信号用dB4小波进行了多分辨分析和小波包分析,并运用Matlab中的WaveletToolbox对其进行去噪处理,取得了明显的效果。通过与Fourier去噪的比较,可以看出小波变换在汽车振动信号去噪中有着Fourier分析无可比拟的优点。     

柴油机故障的特征提取及组合优化方法

采用欧氏距离度量的方法对柴油机故障的特征提取进行了研究,从而设计出柴油机故障的特征提取器,并采用人工神经网络模型进行了验证。     

基于小波包能量谱的古木结构损伤识别

通过对古木结构损伤进行有限元分析,提出了随机激励作用下古木结构的小波包能量变化率指标,表明该指标对于古木结构的损伤比较敏感,可以准确地判定古木结构损伤出现的位置,损伤程度越大,此指标越大。随后又提出了古木结构损伤程度的判定方法,并验证了其适用性,为研究环境激励下古木结构的损伤识别奠定了理论基础。     

基于小波包分析的古建结构损伤识别

对古建结构的损伤进行有限元分析,提出随机激励作用下古建结构的小波包能量变化率指标。把古建结构梁上节点的加速度响应采用小波包变换进行损伤定位分析,研究表明:该指标对于古建结构的损伤较敏感,能准确判定古建结构损伤发生的位置,且损伤程度越大,该指标值越大。所提出的指标为环境激励下古建结构的损伤识别奠定了理论基础。     

基于小波包分解和特征能量提取技术的车内传导干扰源识别

车内大功率用电设备的电压波动是车内产生传导干扰的主要原因。文中介绍了通过对采集的干扰信号进行小波包分解,对系数进行最小风险的去噪处理,然后提取特征能量来识别车内传导干扰源。最后采用EM-test设备发生干扰信号进行实验,结果表明该方法对车内电压波动的主要干扰源有较强的识别能力。     

基于现代设计方法的柴油机振动特性研究

利用现代设计方法,在某车用柴油机振动激励力分析的基础上,开展了整机振动响应特性的仿真分析,获得了柴油机整机的预期振动结果,通过与台架整机振动试验结果对比,两者误差小于10%,达到了工程应用的要求,同时也说明采用预测设计分析的方法预测柴油机整机振动是合理可行的。     

基于粗糙集的特征值优化及柴油机故障诊断

为提高故障诊断的效率,给出了一种基于粗糙集理论的柴油机故障诊断系统。以某大功率柴油机为例,采用时域频域分析和小波包能量谱分析两种方法提取特征值,通过对比优选,将敏感性和稳定性较好的小波包能量谱特征值应用粗糙集理论进行优化,最后通过神经网络进行故障模式分类。试验表明,小波包能量谱分析方法可以提取敏感性和稳定性较好的特征值,粗糙集理论的特征属性约简能有效地减少神经网络的输入节点数,提高故障分类的准确率。     

小波包分解在氢发动机异常燃烧诊断中的应用

氢发动机燃烧压力信号包含了丰富的燃烧信息,基于压力信号可以应用小波变换法提取异常燃烧信息。鉴于小波包分解继承了小波变换所有的时频局部化优点,并且可以有效地提取微弱燃烧信息,从而能够为信号提供更精细的分析方法。对氢发动机正常燃烧和异常燃烧压力信号进行了小波包分解,提取出小波包能量。通过构造小波包能量特征向量,对氢发动机异常燃烧进行了有效诊断,为消除氢发动机的异常燃烧提供了技术基础。     

柴油机全寿命振动试验及特征分析

研究了基于振动的柴油机寿命评估中特征提取及优选问题。通过对某型号柴油机台架考核试验进行全程振动监测记录,以考核期350 h~600 h数据为基础,分析了振动特征随柴油机使用时间的变化趋势。通过拟合误差分析、相关分析和基于欧式距离的最近邻识别方法对振动信号的特征参量进行优化选择,得到了能够反映柴油机状态的有效特征。样本的识别验证表明,基于振动参数的柴油机寿命评估是有效的。     

基于缸盖振动信号分析的柴油机失火故障检测

用小波软阈值降噪的方法提高了柴油机缸盖振动信号的信噪比。对降噪后的振动信号进行了功率谱分 析,通过比较单缸断油前后功率谱的变化,找到了缸盖燃烧冲击振动的频段。以频段内振动信号的能量与总能量 的比值为诊断参数,识别了柴油机的失火故障。用实测数据证明了该方法的有效性。     

基于车辆制动激励和小波包能量分析的连续梁桥基础冲刷识别方法

近年来,因基础冲刷引发的桥毁事故频发,冲刷会造成桥梁下部结构周围土体被破坏进而导致基础承载力下降,并且由于冲刷位置隐蔽增加了识别检测的难度.为了精准识别桥梁下部结构的基础冲刷损伤,利用车辆制动作用可引起更为显著的桥梁下部结构纵桥向动力响应这一特点,提出了一种基于车辆制动作用下桥梁动力响应小波包能量分析的连续梁桥基础冲刷...     

基于小波包能量谱的大跨桥梁结构损伤预警指标

基于结构动力响应的小波包能量谱提出了两种结构损伤预警指标:能量比偏差和能量比方差。以润扬长江大桥北汊斜拉桥为研究对象,分析了损伤预警指标在不同损伤位置、损伤程度和测量噪声水平下的预警能力。研究结果表明:与结构自振频率等模态参数相比,能量比偏差和能量比方差可以明显提高大跨桥梁结构损伤预警的敏感性和有效性,并且具有良好的抗噪声干扰能力。能量比偏差和能量比方差可作为大跨桥梁结构损伤预警系统的损伤预警指标。