磁电式双转速传感器测量技术研究

通过分析瞬时转速测量误差，提出了一种精确测量发动机飞轮瞬时转速的方法——双传感器法，并进行了模拟试验，与传统转速测量方法作了对比。试验结果表明双传感器法可以消除齿圈加工及磨损造成的角度误差，并同时使圆周齿数相对增加一倍，提高了瞬时转速测量分辨率。     

小波分析在柴油机气缸动力性能检测与故障诊断中的应用

提出了一种基于小波变换的飞轮瞬时转速检测柴油机气缸动力性能的新方法。对电涡流位移传感器拾取的飞轮轮齿通过信号直接进行时域采样,结合小波变换通过软件处理,获得精度很高的发动机工作瞬时转速波动信号,从而有效地检测柴油机气缸动力性能。     

汽车发动机瞬时转速信号的小波分析

采用小波变换这一工具对瞬时转速信号进行处理。在介绍小波变换基本原理的基础上,对曲轴瞬时转速信号进行了多分辨率分析,即把转速信号分解为多个层次的细节部分和平滑部分。曲轴瞬时转速信号中的噪声被分解到了各层的细节部分,由剩余的平滑部分呆判断发动机的失火和检测各缸工作均匀性,从而为实现失火检测和各缸工作均匀性检测提供了一个新的信号处理方法。     

发动机瞬时转速测量误差的研究

通过使用发动机分析仪并采用不同的方法,对发动机瞬时转速进行测量,分析由于转速信号采集频率低,发动机稳定运 转时,所测转速精度能够满足工作要求,而在发动机加、减速运转时,发动机转速有较大的波动,造成转速误差较大。     

水电机组飞轮力矩的在线检测方法

为实现水电机组飞轮力矩的在线检测,推导了飞轮力矩的计算公式,对水电机组甩负荷过程中转速变化情况进行了研究,提出了利用机组甩负荷的转速数据监测飞轮力矩的方法。该方法将转速信号来源分成监控系统的模拟转速信号和调速器系统的齿盘测速信号。针对模拟转速信号,首先,采用小波变换滤波对转速数据进行滤波处理;然后,在指定相关系数水平上,采用自适应时长计算转速与时间的相关系数确定转速线性上升段,对齿盘获得的转速信号采用定时长方法计算转速与时间的最大相关系数确定转速线性上升段;最后,根据标准GB/T1029—2005规定的发电机甩负荷加速试验方法计算飞轮力矩,采用实测数据对该方法的有效性进行了验证。     

基于改进型峰值搜索法的变速箱振动阶比分析

基于传统内燃机汽车发动机引起振动噪声阶次特征明显的特点，运用短时傅里叶变换（short-time Fourier transform，简称STFT）进行转速估计，结合阶次追踪法，对汽车加速工况变速器振动信号进行阶次分析。首先，利用STFT对加速工况变速箱振动信号进行时频分析；其次，利用改进型峰值搜索法提取特征阶次所对应的瞬时频率值，进一步计算得到发动机转速信号表达式；然后，根据发动机转速信号表达式对振动信号在角域重采样，进行阶次分析；最后，利用本研究方法对变速箱加速过程振动信号进行阶次分析，并与商用软件LMS.Test.lab分析结果进行对比。结果表明，本研究方法无需布置转速传感器即可对变速箱振动信号进行阶次分析，为整车振动噪声试验分析提供参考。     

汽车变速器齿轮的齿形修整

摘要本文对几种典型的齿轮齿形曲线修整对瞬时传动比和噪声的影响进行了探讨。试验与分析表明,相同精度等级而具不同齿形曲线修整的齿轮,在相同的工作条件下,噪声效果有明显的差别,瞬时传动误差亦具各别的变化规律。据以提出了适应汽车变速器工作条件的最佳齿形修整。试验表明,推荐的齿形修整曲线可获得适应于汽车变速器齿轮工作条件的良好噪声效果。     

内燃机瞬时转速测试系统开发

瞬时转速测量的主要误差为晶振脉冲计数误差和转角计量误差。转角计量误差包括角标器分离误差，曲轴扭振产生的误差。论文对瞬时转速的滤波方法进行了分析，认为FIR低通滤波器对高频干扰有抑制作用，对低频干扰信号抑制作用较差，不适于瞬时转速信号滤波。切比雪夫与巴特沃思滤波器对低频干扰信号的抑制效果更好，推荐采用6阶巴特沃思低通滤波器对瞬时转速信号滤波。     

一种基于改进同步压缩的瞬时转频估计算法

针对变转速工况下滚动轴承振动信号噪声强,同步压缩难以提取转频信息的问题,先利用VMD的维纳滤波特性对振动信号进行降噪重构,然后对重构信号进行短时Fourier变换的同步压缩变换并对其时频谱进行Viterbi瞬时频率估计,不仅增强了同步压缩的抗噪性,也提高了瞬时转频估计的精度。仿真及试验结果表明:VMD-SST与转速计测量结果基本一致,误差仅为2.15%。     

利用瞬时转速诊断电站系统中原动机的失火故障

分析瞬时转速信号在发动机发生失火故障时的波动特性,提出利用发动机瞬时转速诊断电站系统中原动机的失火故障。在提取瞬时转速波形特征参数的基础上,提出基于BP(back propagation)神经网络的故障诊断方法,并对该方法进行实验验证,成功诊断出某型发动机单缸及双缸失火故障,效果明显。     

柴油机飞轮端与自由端测量瞬时转速波动的差异分析

柴油机瞬时转速监测法则是一种新兴的状态分析方法,其一般利用磁电式传感器在柴油机飞轮齿圈或者自由端加装齿轮进行测量。传感器的安装位置对瞬时转速的测量值波动存在差异,影响状态分析的结果。结合仿真和测量实例对柴油机飞轮端与自由端测量瞬时转速波动的差异进行分析,得出了在飞轮端安装传感器能直接反映机器的动力学性能,测量位置较为理想。     

相位式激光测距谱分析鉴相的无偏改进

针对相位式激光测距中的鉴相误差,建立了谱分析鉴相的误差模型,提出了在数据预处理中引入希尔伯特变换来消除相位差估计偏差的测量方法.分析了传统谱分析鉴相的偏差和方差,指出这些测量偏差受初相位的影响,在高速测距中不容忽略.提出了一种无偏改进方法,通过窗函数法设计正弦信号的简易希尔伯特变换器,将离散傅里叶变换的对象转换为解析信号,在仅增加4次加减法运算和2次移位操作的情况下,实现了近似无偏谱分析鉴相.仿真分析和实验验证结果表明,鉴相均值与真实相位差相同;当信噪比为40 dB时,每秒百万次高速鉴相的误差为0.1°;当调制频率为100 MHz时,测距精度达到0.4 mm.实验表明,将希尔伯特变换应用于谱分析鉴相,可实现高准确度相位差测量,并可应用于高速相位式激光测距.     

基于改进阶次分析与自适应VMD的变转速齿轮箱故障诊断研究

变转速齿轮箱由于工况复杂导致转频不稳定,齿轮箱的微弱故障信号可能会被掩盖在强噪声中,不能直接应用传统的时频分析方法,为故障特征的提取增加一定的难度。针对变转速信号的处理,传统的计算阶次分析方式(COT)很好地解决了变转速齿轮箱的故障特征难以提取出来的问题,但由于传统COT中所使用的重采样方法是基于样条插值法的,无法根据转频选取转频,导致重采样间隔并不均匀;提出了改进的阶次分析方法,根据采样的各点角速度依次进行重采样,提高了阶次分析的精度。同时,变转速齿轮箱因动力传递复杂,导致变转速齿轮箱噪声更加严重。变分模态分解(VMD)常被被用来去除复杂信号噪声,提取被掩盖在强噪声中的微弱故障信号。提出了自适应VMD使用能量法,确定分解层数后对分量进行指标化选取,使去噪的效果得到进一步提升。通过对实验信号分析,使用此方法进行验证。结果表明,此方法能有效转换变转速齿轮箱信号为阶次信号并对故障进行识别。     

基于粗糙集理论的柴油机异响故障诊断研究

针对工程装备柴油机工况复杂、故障诊断特性参数多、故障诊断模糊性强的特点,提出应用阶比分析方法消除与振动信号无关的噪声干扰,然后利用粗糙集理论对故障诊断决策表进行约简,获得最优决策系统,形成了柴油机故障诊断规则,有效提高了柴油机故障诊断的精度和效率。     

改进小波包多阈值去噪法及其工程应用

针对机械振动信号提取时面临的去噪问题,在小波包多阈值准则去噪法的基础上,提出一种改进的小波包多阈值准则综合去噪方法(改进FMC去噪法)。该方法首先采用探测插值法对机床原始振动信号进行预处理,剔除受外界干扰产生的突变噪声信号;再以小波包分析为基础,根据有用信号的最小频率确定最大分解层数,并按最小代价原理确定信号分解的最佳小波包基;最后采用小波包多阈值降噪准则对振动信号进行重构,得到去噪后的机床振动信号。针对含噪blocks信号、doppler信号及模拟的含噪振动信号进行的仿真实验结果表明,改进后的FMC去噪法去噪效果优于传统方法。将该方法应用于气囊修整机振动信号分析中,结果表明,改进FMC去噪法能够有效剔除振动信号各频段的噪声,提高信号特征的可分离性。     

基于广义S变换奇异值分解的料位回波检测与校正

非平稳及多奇异点的调频料位测量雷达回波中包含虚假回波及噪声,影响料位回波信号检测,导致料位测量精度不高.本文提出了一种基于广义S变换和奇异值分解的料位回波检测与校正方法.首先,将料位变化视作低速运动目标,将料位回波信号与雷达发射信号进行混频解调,并根据回波信号的频率分布特点对广义S变换窗口的变化趋势进行调节.之后对其变换所得到的二维时频系数矩阵利用奇异值分解方法重构系数矩阵,并对其进行广义S逆变换,得到校正后的回波信号.实验结果表明:该方法能够准确检测料位回波信号,在抑制噪声的同时能最大限度保留信号的细节特征,减少虚假回波干扰.料位测量误差不超过4.01％,测量精度可达到0.40％F.S.     

基于小波变换的汽车节气门位置信号去噪

传统的汽车节气门位置信号(throttle position sensor,TPS)处理方法不易消除发动机舱内电磁信号及周边环境的干扰。根据TPS的特征,在MATLAB中选用Daubechies五阶正交小波(dB5)对TPS噪声信号进行4层小波分解,再对分解后得到的各层系数用软阈值法量化处理,最后利用小波重构,实现对信号去噪。最后将获得的去噪信号用于发动机控制,并将控制结果与采用未去噪信号的发动机进行实车对比试验。试验表明:发动机采用去噪的TPS信号运行更平稳,小波变换后的去噪TPS信号对发动机控制具有良好的效果。