基于磨损元素比例特征的发动机磨损状态诊断

针对不连续采样时的车用发动机磨损故障诊断问题,基于摩擦磨损原理和摩擦副元素之间的相关性,提出了基于比例特征的发动机磨损状态模糊优选诊断方法,建立了发动机磨损变化的比例模型,研究了摩擦副主要磨损元素之间在磨损过程中的比例关系,运用模糊优选理论实现了发动机磨损状态的诊断。通过典型磨损状态的油样光谱分析数据验证了该诊断方法的有效性,解决了车用发动机在不连续采样情况下的磨损故障诊断难题。     

基于概率神经网络和声压的柴油机故障诊断

论述了利用柴油机运转缸盖噪声信息来诊断内燃机故障的一种方法,通过FIR数字滤波技术从发动机缸盖噪声信号中分段提取发动机的燃爆和气门开闭信息,采用参数平均法消除了缸盖噪声测量的随机误差,利用概率神经网络的分类功能,准确判断出了各种故障。     

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。     

铁路施工便梁沉降自动化监控系统开发与应用

介绍基于静力水准仪系列所开发的铁路施工便梁沉降自动化监控系统的开发思路与功能特点，通过在既有线下穿立交顶进工程中的应用，证明该系统精度高、运行稳定，适应铁路安全的远程监控，可极大提高监测业务的工作效率和数据资料的准确完整，为既有线下穿立交顶进施工行车安全和施工安全提供了保障。     

基于ITD和邻域差分能量算子解调的内燃机瞬时转速计算

针对内燃机瞬时转速计算精度低、对采样频率鲁棒性差的问题,提出了基于固有时间尺度分解（Intrinsic Time‐scale Decomposition ,ITD）和邻域差分能量算子解调（Energy Operator Demodulation ,EOD）的瞬时转速计算方法。利用自适应波形匹配算法对原采样信号进行端点延拓,然后基于ITD算法从信号中提取包含瞬时转频的单分量信号,再对单分量信号进行邻域对称差分,并将差分结果输入传递函数计算能量算子,进而求出内燃机的瞬时转频和瞬时转速。仿真和实测信号研究证明了本方法计算速度快、精度高且频率鲁棒性好。     

基于独立分量分析的高压油管压力信号消噪研究

分析了用夹持式油压传感器采集高压油管压力信号的噪声特点和组成,针对传统的消噪方法无法较好地消除油压信号中混叠的油管振动信号的问题,提出基于独立分量分析的消噪方法。实测数据分析结果表明,基于负熵的快速固定点算法成功实现了油压信号和油管振动信号分离,提高了油压信号的信噪比。