瞬态成分提取在变速器齿轮故障诊断中的应用

基于小波包的信号瞬态成分检测与提取方法及其应用，提出基于小波包分解特征表示和瞬态特征重建方法并应用于汽车变速器齿轮的故障诊断，结果表明基于小波包分解的信号特征表示方法能有效检测信号中瞬态成分的存在，瞬态成分的重建结果有效地表示了齿轮的故障状态。     

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。     

基于熵权的普通公路沥青路面预防性养护措施优选研究

为确定适合的预防性养护措施,首先介绍了常见预防性养护措施的选择方法,在对比各种方法的优缺点后提出利用熵权法对预防性养护措施进行优选.在综合分析工程、技术和经济等影响因素的基础上,建立普通公路沥青路面预防性养护措施优选模型.其次根据专家评分法建立评分矩阵,利用评分矩阵计算各评价指标的熵权,根据熵权计算各养护措施的评分.最后按照评分高低推荐养护措施优先顺序.研究结果可为沥青路面预养护措施选择提供参考.     

基于DEA-熵权法的区域物流环境综合评价模型

一个地区物流环境的好坏可以全面客观地反映其物流发展的整体能力和水平,而区域物流效率和区域物流服务质量是衡量一个地区物流环境好坏的重要影响因素,基于物流效率和物流服务质量对区域物流环境进行综合评价更具现实性.在方法层面:首先从区域物流环境的角度提出一种基于DEA-熵权法的集物流企业自身能力因素与区域物流环境因素为一体的综...     

基于自适应变分模态分解的扩展工况传递路径分析方法

为削减扩展工况传递路径分析在信号采集过程中干扰噪声的影响,提高分析精度,提出了一种结合自适应变分模态分解和巴氏距离的优化OPAX方法.该方法考虑到多尺度模糊熵能够较好地表征非稳态复杂信号,将其作为适应度函数.采用模拟退火粒子群算法和粒子群算法分别对信号进行自适应变分模态分解,并通过模拟信号证明了模拟退火粒子群算法的泛化...     

基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。     

基于小波变换的线阵CCD车辆检测算法

传统的车辆视频检测算法都是基于带有复杂背景的面阵CCD图像,不利于对象分割和特征提取。线阵CCD图像的背景比较单一,且帧率远高于面阵CCD,可以实现高精度的车辆检测。提出基于小波变换的线阵CCD图像的车辆检测算法。试验结果证明该算法能有效降低光照和汽车阴影等因素造成的误检率。     

基于连续压实检测方法的压实信号去噪及连续压实指标研究

路基压实过程中压路机振动信号存在各种噪声干扰,故选用常用的傅里叶去噪与小波去噪法,对路基试验段采集到的振动压实信号进行去噪,通过结果比对分析得出:小波去噪法能更好地保留压实信号的信息;进一步计算出两种去噪方法各自对应的压实指标HV,并与压实指标Evd进行相关性校验,发现小波去噪法对应的HV能够更好地反映土体压实状态。最后,在考虑小波去噪后信号的二阶谐波的基础上,提出了新的指标HVN,通过与E     

Haar小波变换在变速器齿轮故障诊断中的应用

推导和证明了Haar小波连续小波变换时间和尺度的周期性，指出这种周期性可以提取出信号中的周期成分，并且使谐波和冲击信号在时间-尺度域中有不同的图形特征。因此根据这些特性可以识别齿轮裂纹产生的冲击和刚度变化，仿真和汽车变速器齿轮故障分析验证了Haar小波变换的有效性和实用性。     

汽车急加速噪声信号分析

汽车急加速噪声信号属于短时非平稳信号，在探讨各种时频分析方法的基础上，找到了一种适合于急加速噪声信号的处理方法——短时最大熵谱方法，这将有利于急加速噪声问题的进一步深入研究。