基于EMD-Wigner-Ville的内燃机振动时频分析

在分析多分量信号时,WVD交叉项的出现极大干扰了对信号的时频分析,针对现有WVD交叉项抑制方法存在聚集性与交叉项成分抑制相互矛盾的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法。该方法首先利用EMD分解方法,将信号分解成相互独立的一系列具有不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),然后运用相关系数法对经验模式分解伪分量进行剔除,再对每个IMF进行Wigner-Ville分析,最后把各个IMF的Wigner-Ville分析结果线性叠加重构原始信号的时频分布。仿真实验结果表明,该方法既能有效抑制时频分布的交叉项,又保证了Wigner-Ville分布的时频聚集性。将EMD-Wigner-Ville应用在内燃机振动时频分析中,两个实例有效地揭示出了内燃机振动信号的特征信息,克服了HHT时频分布、Wigner-Ville时频分布在分析内燃机振动信号时的缺陷,是一种有效的时频分析方法。     

基于多先验约束和一致性正则的半监督图像去雾算法

针对合成雾霾图像训练的去雾模型在真实场景中去雾效果不佳、对高层视觉任务性能提升不明显等问题,该文提出一种基于多先验约束和一致性正则的半监督图像去雾算法。该方法采用编码器-解码器网络结构,同时在合成雾霾图像与真实雾霾图像上学习去雾映射,并利用多种统计先验去雾结果作为真实雾霾图像参考真值进行半监督学习,同时通过多张真实雾霾图像的随机混合进行一致性正则约束,以消除多种先验去雾结果差异以及噪声干扰,提高图像去雾结果的视觉质量。实验对比结果表明,所提算法可比现有方法获得更好的真实场景去雾结果,并且能够显著提升高层视觉任务性能。     

基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断

提出了一种基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断方法。采用平滑伪维格纳分布(SPWVD)方法生成柴油机振动时频图像,分别用核主元分析(KPCA)和局部非负矩阵分解(LNMF)方法提取时频图像的全局和局部特征进行融合,并用独立分量(ICA)分析方法对融合后的特征进行降维,对降维后的融合特征进行分类完成对柴油机的故障诊断。试验结果表明,基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断方法,能够准确诊断柴油机的气门故障。     

铝-空气新能源电池技术及其放电特性

针对柴油发电机组存在震动噪声大、污染大、维护保养要求高等诸多弊端,开展了铝-空气新能源电池技术研究。分析了铝-空气电池的工作原理和特点,完成了铝-空气电池单体和电堆设计;研究了铝-空气电池的能量转换和放电机理,分析了铝-空气单体的伏安特性;通过电源启动试验、长时间放电性能试验、放电容量测算试验、伏安特性试验,掌握了铝-空气电堆的放电特性,为大功率铝-空气电站研制奠定了基础。试验结果表明,该新能源电池可满足大功率用电要求。     

基于CAN总线的铝—空电池管理系统

铝-空新能源电池稳定运行涉及风、液、热等多因素,针对铝-空电池系统运行状态参数实时监控的需求,设计了一种基于CAN总线的铝一空电池管理系统．通过对系统CAN接口、CAN通信协议、CAN数据传输等进行设计,现了铝一空电池自动化管理．将该系统应用在某型铝一空新能源电站中,结果表明：该系统可利用CAN总线监控参数实时监控铝-空电池的稳定运行,对系统出现的故障能及时诊断,对铝-空电池的工程应用具有实用价值．     

基于欧氏距离的支持向量机拒识区域解决方案

为克服传统多分类支持向量机中存在的拒识区域问题,提高算法的分类性能和泛化能力,提出一种基于欧氏距离的拒识区域解决方案。该方法直接计算落入拒识区域中的样本点到每类中心的欧氏距离,然后选择较小的欧氏距离对应的类为样本的所属类。基于标准数据集的实验结果表明,欧氏距离法实现了零拒识,有效提高了算法的分类性能和泛化能力。     

基于递归灰度图局部二值特征的故障诊断方法

针对内燃机故障诊断问题,提出采用递归灰度图(Recurrence Gray Plots, RGP)和局部二值模式(local binary pattern,ILBP)提取内燃机故障信号特征信息的方法。将递归图引入内燃机缸盖振动信号的处理中,并针对递归图(Recurrence Plots,RP)中阈值选取的问题进行了优化,提出了递归灰度图算法,对振动内燃机缸盖振动信号进行递归灰度图分析,然后采用局部二值模式提取内燃机递归灰度图的纹理特征,并结合‘uniform’模式对特征参数进行优选,来表达内燃机气门故障特征。将该方法用于4种不同气门状态的内燃机故障诊断实验中,获得了较高的故障识别精度,得出结论：该方法具有较强的故障特征描述能力,噪声鲁棒性好,自适应性强,可用于准确诊断内燃机气门故障。     

数据采集卡在内燃机性能监测与故障诊断中的应用

针对内燃机在线性能监测和故障诊断的需求，利用PCL-818HD数据采集卡完成了内燃机工况参数数据采集系统的硬件设计，整个系统由便携式工控机、数据采集卡、传感器及其调理电路等部分组成。介绍了基于VB和DLL技术的Windows环境下数据采集程序的编制。该系统能实现对内燃机启动系统、供油系统和振动信号的高速采集，为分析内燃机性能状态并进行故障诊断提供了保证。     

集成经验模态分解中加入白噪声的自适应准则

现有集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)算法中加入白噪声的大小与集成的次数都需要人为按照经验设定,缺乏可靠性.针对此问题,提出了自适应集成经验模态分解(adaptive ensemble empirical mode decomposition,简称AEEMD)算法,并给出了一种在EEMD方法中有效加入白噪声的可依据准则.首先,计算出输入信号的幅值标准差;然后,采用高通滤波方法对输入信号进行分解,通过计算高通滤波分解后的高频分量幅值标准差和输入信号幅值标准差来确定加入白噪声的幅值标准差,在此基础之上,EEMD集成次数根据期望的信号分解相对误差和加入白噪声的幅值标准差惟一确定;最后,为了进一步提高相邻模态函数的正交性,对AEEMD分解结果进行二次处理.仿真试验验证了AEEMD方法的抗混分解能力,将AEEMD方法应用于转子油膜涡动的故障监测诊断中,提取出转子油膜涡动的故障特征,并与基本EMD算法进行了对比,结果表明,AEEMD更加精确地提取了油膜涡动信号的故障特征.     

基于相空间重构和遗传优化SVR的机械设备状态趋势预测

针对机械设备振动信号序列的非线性、非平稳性特点,提出了一种基于相空间重构与遗传优化支持向量回归机的设备状态趋势预测方法。首先,采用相空间重构技术将一维振动信号时间序列转化成矩阵形式,自适应地选取特征,以相点作为输入特征训练SVR预测器;然后应用自适应遗传算法对惩罚因子、不敏感系数以及高斯核宽度进行同步优化,自动获取最佳的建模参数;最后构建SVR预测模型,并将其应用于某机组振动信号预测。实验结果表明,无论是单步还是24步预测,本文所提遗传优化SVR模型的预测精度都要比标准SVR模型的预测精度高,说明该方法对机械设备的运行状态趋势具有较好的预测能力。