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EMD(经验模态分解)奇异值熵的城市轨道交通直流牵引供电系统短路故障辨识

针对现有保护对远端短路电流和列车充电电流区分能力较弱的问题,提出了一种基于EMD(经验模态分解)奇异值熵的辨识方法.通过对暂态电流进行EMD,获得特征向量矩阵,结合SVD(奇异值分解)和信息熵理论构造奇异值熵.远端短路时,暂态短路电流信号复杂,其奇异值熵大;而列车充电电流信号单一,其熵值小.因此,可根据奇异值熵大小识别短路故障.仿真和实测数据验证了该方法的有效性.     

基于平均加窗周期图法的工况传递路径分析

为改善工况传递路径分析（OTPA）在实际应用过程中精度较低,存在数据耦合的现象,文章提出了一种基于平均加窗周期图法的OTPA方法。利用加权函数即窗函数对输入、输出响应的时域数据进行截取分析,增强信号傅里叶变换时的周期性,改善数据频域分析出现的泄露现象,并应用截断奇异值分解法对输入响应信号进行解耦,提高传递率计算精度。最后将改进的工况传递路径分析方法应用于某电动汽车主驾驶座椅振动分析,拟合出的目标点响应频谱与目标点真实频谱重合度较高,且成功识别出主要振动源,为电动汽车主驾驶座椅减振工作提供了理论依据。     

基于小波去噪与经验模态分解的混合储能容量优化配置

针对风电出力并网困难的问题,提出采用混合储能系统平抑风电输出功率波动.首先,采用小波分析对风电输出功率信号进行小波去噪;其次采用经验模态分解对去噪后的功率信号进行分解;然后将储能系统内部功率指令划分与系统容量配置相结合,以储能系统容量配置成本最小为目标,建立混合储能容量优化模型,通过穷举对不同分界点所对应的系容量配置成...     

基于形态学滤波和CEEMDAN-WVD的车轮失圆诊断

现有列车车轮失圆监测方法的准确性受车速及线路条件影响较大,为了更准确地监测车轮服役状态,文中提出基于形态学滤波和CEEMDAN-WVD的车轮失圆诊断方法：车辆轴箱垂向振动加速度经数学形态学滤波器滤波降噪后,运用完全噪声辅助聚合经验模态分解（CEEMDAN）将其分解为一系列的固有模态函数（IMF）,然后选取能量熵增量相对较大的几阶IMF分量进行Wigner-Ville分布（WVD）计算,从而叠加得到轴箱振动加速度的多尺度时频图,最后根据多尺度时频图的分布特征来诊断车轮状态。通过仿真分析和工程实例研究结果表明,运用该方法可有效地识别复杂工况下的车轮服役状态。     

旋转调制式捷联惯导系统初始对准方案研究

初始对准技术是惯性导航的关键技术之一,其精度将直接影响导航精度。旋转调制式捷联惯导系统在一定的旋转方案下虽然可以将惯性组件的误差调制掉从而提高系统导航精度,但其初始对准的误差则不受调制,所以有必要对旋转调制式惯导系统的初始对准进行深入研究,确定适合旋转式捷联系统使用的对准技术和方案以进一步提高系统精度。文章对可应用于旋转调制式捷联惯导系统的三种对准方案做了研究分析并进行了仿真。结果显示,二位置对准方案可显著提高系统变量的可观测度,连续旋转方案对准精度最高,收敛速度最快,效果最好。     

经验模式能量在脉动信号分析中的应用(英文)

After an aerial object enters the water, physical changes to sounds in the water caused by the accompanying bubbles are quite complex. As a result, traditional signal analyzing methods cannot identify the real physical object. In view of this situation, a novel method for analyzing the sounds caused by an aerial object’s entry into water was proposed. This method analyzes the vibrational mode of the bubbles by using empitical mode decomposition. Experimental results showed that this method can efficiently remove noise and extract the broadband pulse signal and low-frequency fluctuating signal, producing an accurate resolution of entry time and frequency. This shows the improved performance of the proposed method.     

钢夹层板数值模拟技术(英文)

Sandwich plate systems (SPS) are advanced materials that have begun to receive extensive attention in naval architecture and ocean engineering. At present, according to the rules of classification societies, a mixture of shell and solid elements are required to simulate an SPS. Based on the principle of stiffness decomposition, a new numerical simulation method for shell elements was proposed. In accordance with the principle of stiffness decomposition, the total stiffness can be decomposed into the bending stiffness and shear stiffness. Displacement and stress response related to bending stiffness was calculated with the laminated shell element. Displacement and stress response due to shear was calculated by use of a computational code write by FORTRAN language. Then the total displacement and stress response for the SPS was obtained by adding together these two parts of total displacement and stress. Finally, a rectangular SPS plate and a double-bottom structure were used for a simulation. The results show that the deflection simulated by the elements proposed in the paper is larger than the same simulated by solid elements and the analytical solution according to Hoff theory and approximate to the same simulated by the mixture of shell-solid elements, and the stress simulated by the elements proposed in the paper is approximate to the other simulating methods. So compared with calculations based on a mixture of shell and solid elements, the numerical simulation method given in the paper is more efficient and easier to do.     

基于经验模式分解的滤波去噪算法

经验模式分解法被认为是非线性、非平稳数据处理方法的新进展.其最大优点是根据信号本身的特性自适应地产生合适的模态函数,这些模态函数能很好地反映信号在任何时间局部的频率特征,克服了小波变换中要选取合适小波基的困难.基于经验模式分解的分解特性,本文提出了一种新的阈值去噪方法,通过事先建立的经验阈值,根据自适应方法对噪声进行去除,然后对去除的噪声进行随机采样后加入到去噪信号中重新滤波,通过反复滤波迭代进行噪声的去除.实验结果证明了本方法与小波相比具有自身独特的优势.     

基于视觉传达的大型船舶航行图像融合研究

图像融合是图像识别的重要环节,为提升船舶航行图像识别精度,提出了基于视觉传达的大型船舶航行图像融合算法。通过离散滤波获取图像高频部分并盲估计模糊核,依照模糊核,通过总变分正则化法对图像实施非盲去卷积处理,获取去模糊后的图像;针对去模糊处理过程导致图像亮度发生变化的问题,采用伽马校正算法调整图像亮度,提升图像视觉传达效果。针对校正后的图像,对比2幅待融合图像的熵值,获取熵值较大图像的残余分量,通过基于方向滤波的二维局部均值分解法,将残余分量和熵值较小的待融合图像分解成低频子带与高频子带并分别融合,通过逆变换运算得到融合图像。实验结果显示该方法可有效提升大型船舶航行图像的细节清晰度,令图像的视觉传达效果增强,并显著提升图像识别精度。