基于瞬时转速的柴油机各缸工作均匀性在线监测方法研究

针对柴油机实车在线监测中车内空间有限及变速的情况,设计基于嵌入式系统的柴油机智能监测节点。利用整形后的外卡式油压传感器信号产生中断,来对磁电式转速传感器进行工作周期采样。对不同工况、不同转速情况下瞬时转速信号的变化规律进行分析。对各缸提取相应的参数来判断柴油机各缸工作不均匀性故障。在对正常、一缸失火及两缸失火工况,在惰速、中速、加速及高速下采集的120组参数进行分析后,证实提取的参数能有效的区分这些工况。对参数指定相应的阈值实现对各缸工作均匀性的定性、定量及定缸判断。     

基于灰度图像纹理分析的柴油机失火故障特征提取

柴油机失火是其常见的故障模式,传统的诊断方法不仅参数获取困难且原始信号易受噪声污染导致准确性较差。针对此问题,提出了一种基于灰度图像纹理分析的二维故障特征提取模型,可以有效地降低噪声污染,简化计算过程。将时域振动信号转化为灰度图,通过局部二值模式对灰度图进行局部纹理分析,提取其局部特征,并通过二维傅里叶变换识别灰度图的特征频率,达到降噪及识别特征频率的目的。以三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对提出的方法进行验证。结果表明,该方法能有效降低信号噪声,识别柴油机的故障特征。     

基于频谱分析的挖掘机噪声特性研究

本文通过采集挖掘机柴油机排气噪声、消声器排气噪声、柴油机壳体辐射噪声和操作室内噪声的声压信号,分析了空载条件下噪声声压信号的频谱特性,给出了各噪声信号在不同柴油机转速下的A声级噪声值。得出结论：柴油机排出噪声覆盖高、中、低频段;各噪声频谱特征比较类似;共振导致怠速时的柴油机振动比较大;各噪声强度均随柴油机转速的提高而增大;噪声源以及消声器排出噪声的低频段声压比较大的频率均是柴油机转速基频的倍数。     

柴油机噪声烦躁度的评价研究

以4种类型柴油机在不同运行工况时机器旁1 m处噪声采集样本为评价对象,对柴油机噪声烦躁度用等级评分法进行了主观评价试验,分析计算了各噪声样本的主要心理声学客观参数,并通过相关分析和多元回归分析,建立了烦躁度评价数学模型。研究表明,稳态工况下柴油机噪声烦躁度主要受响度和尖锐度两个心理声学参数影响。     

基于VMD-Teager的柴油机失火故障无量纲敏感特征提取方法

失火故障是柴油机典型频发故障之一,将导致机组做功能力降低、性能下降、运行平稳性变差;机组满负荷状态发生失火故障将会导致机组超负荷,不及时发现将产生较大危害甚至危险。柴油机缸盖振动蕴含大量缸内燃烧状态信息,但易受负荷工况的影响,一般需考虑工况变化才能获得较高的准确率。通过对柴油机缸盖振动信号的深入分析,从对比两个上止点冲击振动的角度,利用VMD对非平稳信号自适应降噪的优势和Teager能量算子识别瞬态冲击的能力,提出能够很好地表征缸内爆燃状态且基本不受工况影响的无量纲特征,可以避免工况识别的困难,并有效提高失火故障诊断准确性。现场实际工程案例验证了方法的有效性,为失火故障诊断提供了一条新的特征提取思路和具体诊断方法。     

基于排气噪声的柴油机气阀故障诊断

通过对柴油机气阀机构七种状态下的排气噪声信号建立AR模型,以AR模型的自回归参数作为故障识别的特征向量,建立基于极限学习机的柴油机气阀故障诊断模型,并与反向传播神经网络算法、径向基网络算法和基于支持向量机的诊断模型相比较。试验结果表明,排气噪声信号可用于柴油机气阀故障的诊断,且基于极限学习机的诊断模型与其他三种算法的分类正确率均可达到95 %以上,但在学习速度上,极限学习机具有明显的优势。     

柴油机缸盖噪声信号处理方法及故障诊断研究

柴油机的缸盖噪声信号含有很多能诊断柴油机故障的有用信息,如燃爆、气门开启和关闭信息.但是提取的缸盖噪声信号中也含有柴油机工作时产生的排气噪声和机体其它部位辐射噪声等干扰信号,且干扰信号与有用信号的频率成分在20kHz以下的频带内重叠在一起.因此如何能有效的提取有用信号十分关键.通过实验选取气门室罩距气门较近一侧的侧表面1CM外作为测点.分析了小波分解、FIR滤波、小波降噪和FIR分频带阈值处理降噪四种方法的优缺点后,发现小波降噪既能保留有用信息,又能有效将不需要的噪声信号去除,在提取缸盖噪声中的有用信息时具有明显的优势.将缸盖噪声信号降噪后发现,各种气门间隙和失火故障均可通过缸盖噪声判断出.     

基于有限元与多体动力学仿真的发动机失火故障特征提取研究

提出基于多体动力学和有限元计算的故障仿真方法,通过分析比较振动信号变化来提取故障特征。利用AVL EXCITE平台,建立一个高质量带悬置的四缸发动机动力总成有限元多体动力学仿真模型,以发动机失火故障为例,设置相关参数模拟失火状态运行,求解发动机稳态转速和加速工况的缸体和缸盖位置振动加速度响应信号,经频谱、阶次和小波等分析,对比正常状态和故障状态的差异,提取故障特征。通过实车失火故障试验进行对比,发现仿真结果与试验结果有较好的一致性。利用多体动力学有限元模型进行故障仿真分析的结果,可用于指导实际发动机故障诊断。     

声品质排气消声器的正向设计方法

为提升某乘用车急加速工况下排气噪声的运动感,通过控制排气噪声主要阶次声压级和能量配比从而达到改善排气声品质的目标。从典型消声器结构单元消声频率与阶次对应关系入手,推导典型消声单元传递损失与排气噪声的阶次相关性;基于某乘用车排气系统消声器模型设计四组正交组合方案,采用CAE方法研究抗性消声器结构对阶次噪声的影响规律,总结出排气噪声中四阶成分与六阶成分对扩张腔结构参数、四阶成分对共振腔结构参数、二阶成分对赫尔姆兹谐振腔结构参数变化敏感的规律。以此为依据正向设计消声器,实现排气噪声阶次成分调整。加工样件并进行排气噪声尾管试验,证明排气噪声阶次成分分布满足设计要求,主观感受声品质满足运动感目标。该研究可为消声器正向开发及声品质目标实现提供借鉴。     

柴油机间歇性排气噪声自适应有源前馈控制的DSP仿真

分析了柴油机排气噪声的特征，利用自适应有源前馈系统对噪声进行控制；对间歇性噪声的控制进行了建模分析；对柴油机的排气噪声进行了有源消声的初步设计；参考柴油机实际工况，利用高速信号处理芯片TMS320F2812进行了编程及调试；通过实测数据和DSP仿真实验验证了所采用方法的有效性。     

基于噪声信号和改进VMD的滚动轴承故障诊断

受运行环境及传递路径影响,滚动轴承声音信号中包含有强背景噪声和较大的非周期性瞬态冲击成分,导致轴承故障特征提取困难。文中提出一种基于自适应变分模态分解(AVMD)的滚动轴承噪声信号故障诊断方法。该方法首先根据不同的信号自适应地确定模式数和惩罚因子,利用优化参数的VMD对原始信号进行分解,得到多个本征模式分量;然后计算各模式分量时域、包络谱和时-频加权峭度,根据时-频加权峭度最大化准则选择最佳IMF;最后采用共振解调技术求出最佳IMF包络谱。对轴承故障信号研究表明,所提方法可解决传统VMD算法分解精度受参数影响较大,导致信号出现过分解或欠分解的问题。另外与传统方法相比,该方法可以在强背景噪声和非周期性瞬态冲击下有效识别轴承故障。     

基于改进自适应变分模态分解的滚动轴承微弱故障诊断

滚动轴承早期故障信息微弱,且混有大量背景噪声,难以提取其故障特征。提出了一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)与Teager能量谱的微弱故障诊断方法。将最小平均包络熵(MMEE)作为目标函数,自动搜寻影响参数最佳值,确保变分模态分解(VMD)实现最优分解,并提出加权峭度指标(WK)用于选择有效模态分量进行信号重构,对重构信号进行Teager能量谱分析,从而识别故障特征频率。对轴承微弱故障振动信号的研究表明,所提方法改进了传统VMD算法分解精度受参数影响较大,导致信号出现过分解或欠分解的问题;与集合经验模态分解和局部均值分解算法相比所提方法具有更强的噪声鲁棒性和故障信息提取能力。     

深水急流下中深孔爆破安全的研究

结合水下爆破工程发生盲炮的实例,介绍深水爆破在复杂地质地形、涡流、急流、水深的环境中可能导致盲炮发生的各种潜在危险源.利用系统的观点,分析各种潜在因素的内在联系,建立深水的中深孔盲炮事故树.通过最小割集、结构重要度的分析,求解出各基本原因事件的重要性排序,提出预防盲炮发生的相应措施.由于深水的水压影响,雷管和炸药应具有较好抗水、抗压性能,并事先进行深水性能检测.     

露天深孔爆破导爆管起爆网路盲炮事故树分析

为避免露天深孔爆破导爆管起爆网路产生盲炮,确保爆破施工安全,按照露天深孔爆破作业流程,通过分析导爆管起爆网路盲炮产生原因,建立了事故树模型。并在此基础上进行了定性分析,求出事故树最小割集为32个,最小径集为4个。得到了结构重要度排序,提出了盲炮事故预防的对策措施,可为类似工程的爆破设计、施工和安全管理提供参考。     

应用改进的LMD和小波降噪于滚动轴承故障诊断

局域均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)是近年出现的一种新的时频分析方法,在故障诊断领域的应用日益广泛。本文提出一种改进的局域均值分解和小波降噪结合的降噪方法,并与小波变换的信号降噪方法、基于集合经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition, EEMD）和小波的信号降噪方法进行对比,利用信噪比和均方根误差比较降噪效果。再通过滚动轴承内外圈故障信号的频谱分析实例,证明该方法很好地去除混杂在故障信号中的噪声,准确地判断出滚动轴承发生故障的类型及部位。     

车辆排气噪声声品质仿真计算方法

采用成对比较法对车辆排气噪声进行主观评价,使用BP神经网络建立车辆排气噪声声音品质预测模型。采用计算流体动力学方法对消声器的声学特性进行仿真计算,得到车辆安装消声器后的排气噪声频谱结构,以心理声学理论为基础计算出该虚拟排气噪声频谱的响度、尖锐度、粗糙度、波动度等客观参数,并将计算结果输入到所建立的声音品质预测模型中得到满意度仿真计算结果。从而形成一套完整的车辆排气噪声声品质仿真计算方法,并将计算结果与实验结果进行对比,证明计算方法的可靠性。     

噪声协助的EMD-1.5维谱信号抗混分解与特征提取

针对大型动力装备核心部件微弱故障特征信息提取问题,提出了一种噪声协助的EMD-1.5维谱故障诊断方法。经验模式分解(EMD)方法中,信号极值点间隔特性影响模式混淆现象的出现,针对此状况提出信号极值点间隔特性评价方法,分析高斯白噪声有助于信号抗混分解原理,通过对原始信号加入高斯白噪声得到噪声协助的EMD方法,提高信号抗混分解能力。将1.5维谱与噪声协助的EMD方法结合,得到一种新的故障特征提取方法,该方法具有对信号进行有效抗混分解、提取非线性耦合等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息。通过仿真研究与电力机车滚动轴承的故障诊断工程实例,验证了该方法的有效性。