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WPES与MEEMD的船用主机振动研究

为揭示船用长冲程低速柴油机健康状态下的振动特征,采用小波包能量谱（Wavelet Packet Energy Spectrum, WPES）和改进的总体平均经验模态分解（Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition, MEEMD）结合的特征提取方法,对典型推进工况下低速机的表面振动信号进行3层小波包分解和重构。通过对能量占比较大的节点采用MEEMD方法进行分解,获得IMF1分量频谱。研究结果表明,在40%以下的较低发动机负荷时,各单次燃烧循环的振动波动较小,振动幅值基本一致。提升至50%以上发动机负荷时,燃烧引起振动波动明显增强。50%工况下,中高频能量占总能量的41.51%,为主要振动源。     

基于机器学习算法的船舶电气故障分类与诊断方法

为实现船舶电气故障的早发现、早解决,设计基于机器学习算法的船舶电气故障分类与诊断方法。采用Trager能量算子增强传感器采集到的船舶电气设备振动信号,利用小波包分析方法提取增强后的电气设备振动信号特征,将电气设备振动信号特征输入卷积神经网络中进行训练,得出最佳的故障分类与诊断模型,并利用该模型实现船舶电气设备的故障分类与诊断。实验表明：采用Teager能量算子可以快速准确地将传感器采集的信号放大,且放大过程没有信息损失。训练后卷积神经网络的故障分类与诊断正确率接近100%,可能够准确诊断出船舶电气设备是否存在故障,并获取对应的电气故障类型。     

小波包和SVM在发动机故障诊断中的应用

针对发动机的故障特点,提出了一种基于小波包和支持向量机(SVM)的发动机故障诊断方法。利用信号能量在小波包空间的分布特性,采用基于能量的自适应去噪方法,提取反映故障的特征向量,并基于SVM理论构建了针对发动机的多故障分类器。试验结果表明,该方法具有故障分类与识别能力。     

Voith公司的动力包扩大了液力传动装置的功率范围

VoithAG公司在世界范围内拥有员工 2 4 0 0 0名 ,经营产品种类繁多 ,2 0 0 3年销售额达33亿欧元。其下属子公司VoithTurbo约有 4 0 0 0名员工 ,2 0 0 2 2 0 0 3年度销售额为 6 5 1亿欧元 ,该公司不断创新 ,在铁路领域 ,其生产的动力包扩大了液力传动装置的功率覆盖范围。     

Voith公司动力包的开发

在机车车辆和铁路工业中,系统概念已经提高为开发过程中的一个主要组成部分。近年来,由于铁路市场的私营化,机车车辆的开发过程有了变化,铁路经营者的状态发生了变化。作为传动装置的制造厂家,VoithTurbo公司考虑到这种变化,并考虑到了铁路经营者对传动系统高的可靠性、安全性和经济性的要求。这在VoithTurbo公司后来的动力包的开发工作中得到了体现。Voith动力包显示出VoithTurbo公司产品型谱的拓宽。这种系统技术措施的重要内容,除坚持项目管理外,还应用现代三维设计方法,扩大设计制造能力、采用模拟方法和现代电子控制装置及高能力的数据网络。本文将对这些问题进行讨论。     

基于小波包分析的结构损伤预警方法研究

通过研究小波包理论,对连续梁在瞬态荷载冲击下节点的加速度信号进行小波包分析,并提取了损伤前后各频段的节点能量特征向量变化和不同模态的频率变化进行比较分析,证明节点能量特征向量对损伤更加敏感．     

新型半刚性基层路面结构研究

分析了高等级路面水损害的现状和成因,详述了"包砂土"路基的防水机理和路用性能,并据此提出了解决半刚性高等级路面防水的新思路。     

结构敏感频段的提取及其在损伤识别中的应用

对于某一特定的结构来说,通过危险性分析,能够找到最可能发生损伤的构件。结构损伤识别可以只对这些构件进行研究分析,进而滤去那些不必要的识别变量,减小损伤识别数值计算的规模。由于特定构件的损伤只引起某些特定频段振动特性的改变,因此可以从全频段时程数据中提取出这些对危险构件较为敏感的频段数据进行单独分析。最后提出了结构敏感频段的提取方法,介绍了敏感频段在结构损伤识别中的应用。