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。     

汽车发动机气门间隙异常的故障诊断

通过对DA 462型发动机特征信号的分析,提出了利用气缸盖表面振动波形信号诊断发动机气门间隙异常故障的方法。通过大量试验,从气缸盖表面的振动信号得到气门间隙异常状态信息,在此基础上,提出了一种简单有效的时域分析诊断方法。     

汽车变速器故障振动特征提取的试验研究

本文结合疲劳寿命试验的过程对东风ＥＱ－１４０汽车变速器故障进行了振动试验研究，利用时域波形分析，频谱分析，细化谱，解调，谐波幅值分析等信号处理方法提取了断齿，轴向窜动，轮齿磨损，滚动轴承疲劳剥落和点蚀等典型故障特征，并进行了分析。     

多特性参数相结合的柴油机故障振动信号特征提取与诊断

本文基于缸盖振动信号的非平稳的特点,将经验模式分解和AR模型参数相结合,并兼顾了信号频谱的特点,提出了综合选取AR模型参数、信号频带能量和信号的质心频率与质心幅值等作为柴油机故障振动信号特征参量的方法;采用该方法对实测的S195柴油机的5种工况下缸盖振动信号样本提取了故障特征向量,基于支持向量机对柴油机故障进行诊断,故障诊断的正确率达到83%以上,验证了该方法的可行性。     

汽车发动机气门间隙故障的脉冲振动诊断

以发动机压缩冲程上止点为参考信号，采用时域分离技术，得到进、排气门的特征频率，找到适宜的气门间隙故障定量诊断方法。气门间隙故障的脉冲振动诊断可通过选取参考信号对振动响应信号进行加窗处理，从而实现了具体气门的间隙故障定量诊断，这在实际气门故障诊断及对其他机械故障的研究都具有重要意义。     

基于缸盖振动信号分析的柴油机气门异响检测

由缸盖振动信号提取气门的落座冲击和爆燃冲击的信号特征,由能量谱识别出同种冲击能量分布比较固定的频带,通过冲击能量指标诊断气门落座冲击和爆燃冲击的异常特征.     

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%。     

丰田汉兰达 发动机气门异响

行驶里程：3527km。 故障现象：该车进水造成发动机曲轴抱死，大修后发动机气门异响。 故障诊断：可能的故障原因有：①气门间隙过大，气门间隙处两接触面不平；②凸轮外形加工不准或磨损过大，加重了液压挺杆对气门的冲击；③润滑不良；     

多塔斜拉桥加劲索涡激振动实测与时域解析模态分解

为研究多塔斜拉桥中塔加劲索涡激振动时域和频域特性，对多根加劲索开展了振动加速度测量和风速、风向观测，研究了加劲索振幅与风速和风向的关系，分析了加速度时程的时域和频域特征。采用解析模态分解法对加劲索涡激振动加速度时程进行了分解，分析了所得分量的时域和频谱特征。研究发现，在无雨和较低风速条件下，同侧并列加劲索仅迎风侧发生明显涡激振动，其峰值振动是以频率为6.25 Hz的第28阶模态主要参与为特征，为高阶多模态涡激振动，明显发振风速约为4~5 m·s^-1，风向接近垂直桥轴线，其面内振动明显大于面外。1^#加劲索面内涡激振动时程分解得到的3个相邻高阶频率时程分量显示，第28阶模态振动加速度随时间的变化，主导了加劲索振动加速度幅值的增大和减小。同时认为，解析模态分解法不仅能较好地分离含有多个密集频率分量的时域信号，且分解得到的分量不改变原信号分量的频率特征，分解分量再合成的信号与原信号时频特征完全一致。因而可采用解析模态分解法分解具有多个密集频率分量的柔性结构响应，能有助于工程结构风致响应的模态参数识别。     

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。     

强噪声背景下的柴油机失火故障诊断

柴油机失火是常见的故障模式,传统的诊断方法不仅参数获取困难且准确性差。针对此问题,以3缸四冲程柴油机为研究对象,设计了柴油机失火故障的预置试验,采集排气噪声和缸盖振动信号进行故障诊断研究。为提取强噪声背景下的微弱信号,采用二次采样随机共振系统提取柴油机故障特征频率完成柴油机的失火故障诊断。研究结果表明,通过二次采样处理,随机共振系统可以将噪声能量转移到柴油机微弱特征信号上,达到大参数条件下微弱信号特征提取的目的,能有效识别柴油机的早期故障,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

Reflex在发动机缸壁间隙检测中的应用

快速傅里叶变换FFT是离散傅里叶变换的一种快速算法,能克服时间域与频率域之间相互转换的计算障碍,将信号分析从时域引入到频域内分析,清晰地显示振动信号在特征频率处的幅值.检测汽车发动机缸壁间隙时,通过搭建实验台架,利用B＆K公司的Reflex软件中的FFT变换分析发动机缸壁表面的振动信号.试验表明,在不同的发动机缸壁间隙下,测得的振动信号的频谱图具有规律性.     

SVM在缸套—活塞磨损状态监测中的应用研究

以发动机振动信号的5个时域及幅域特征(二次矩、四次矩、最大绝对值、时间二次矩和最大幅值点)为特征参数,以4类间隙值作为预测结果,建立了基于RBF核函数支持向量机(SVM)的缸套—活塞磨损间隙预测模型。通过仿真试验研究了核宽度σ和惩罚系数C对分类器性能的影响,结果表明,选择合适的σ和C值可以使分类器的性能达到最佳,为缸套—活塞磨损状态监测提供了一条新思路。     

一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法

为有效提取柴油机缸盖振动信号失火故障特征,提出一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法。首先根据柴油机燃烧过程与配气相位的关系对信号进行等角度重采样,然后利用广义S变换对信号进行消噪处理,并按工作循环将信号的周期性瞬态特征进行同步增强。通过仿真信号验证和某柴油机缸盖振动信号的实例应用,结果表明,此方法能有效地提取柴油机缸盖振动信号的失火故障特征,实现失火故障的准确诊断。     

基于缸盖振动的柴油机喷油、燃烧信息检测研究

对某V型12缸柴油机缸盖振动燃烧段信号进行分析,研究了针阀落座、缸内爆发响应信号的时域特点及频域特点.利用数字积分法由加速度信号获得速度信号,通过峰值速度表征最大压力升高率,峰值速度位置表征最大压力升高率出现时刻,峰值前拐点位置表征燃烧始点.利用动态双阈值进行针阀落座信号时间检验,落座信号开始点表征落座时刻,峰值加速度...