应用VMD与Teager能量算子的结构模态系统辨识

针对变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)参数选择对结构模态特征识别的影响,应用VMD和Teager能量算子(Teager energy operator,简称TEO)提出了一种新的结构系统辨识方法,根据VMD层数参量K的变化寻找稳定的极点,用于识别结构模态特性。为了满足TEO对单分量的要求,采用VMD方法将振动信号分解成不同尺度的细节信号(band-limited intrinsic mode function,简称BIMF)。对BIMF使用TEO法估计固有频率与阻尼比,使用层数参量K时形成的稳态极点判断真实结构模态系统参数,去除虚假分量。进行了数值和实验验证,并与传统方法进行比较,结果表明,所提出的方法在传统模态分析与环境激励的模态分析均为有效、准确且可行的。     

便携式温湿度舒适性测试仪研究

为了解列车运行时客室内温湿度的动态变化以及该变化对乘客舒适性的影响,研究设计一种便携式温湿度舒适性实时测试系统。通过在高速列车实测温湿度数据和乘客调查问卷的统计分析基础上,给出适用于我国高速列车的温湿度舒适性评价指标。系统以STM32系列处理器和数字式温湿度传感器SHT21为核心,采用模块化设计,由电源模板、温湿度测量模块、存储模块和LCD显示模块组成。实验表明该系统可满足高速列车客室内温湿度动态变化及乘客温湿度舒适性的测试要求。     

振动谱与ODS分析在内燃机车降噪研究中的应用

为解决某地铁调度用的内燃机车司机室噪声过大的问题,设计噪声与振动测试系统进行研究。通过振动谱与工作变形分析(operational deflection shape,ODS)技术定位到司机室结构噪声重要声源,并结合声频谱筛选出空气噪声能量聚集的重要频带。试验结果表明,对结构噪声的改造使司机室在发动机转速2 100 r/min时噪声平均下降4 dB(A),联合空气声改造后司机室综合降噪效果为10.5 dB(A)。结构噪声改造后的降噪效果证实用振动分析来确定结构噪声源的可靠性,在此基础上辅以空气声降噪可以达到良好的综合降噪效果。现场测试中应用该降噪思路以较少的分析时间和成本,带来较好降噪效果。     

延伸奇异值分解包及其在高速列车轮对轴承故障诊断中的应用

结合多分辨奇异值分解包的分解结构和对滚动轴承故障信号的Hankel矩阵的奇异值分布特性研究,提出了延伸奇异值分解包。该算法的核心包括矩阵递推构造和矩阵重构。以分量信号能量为指标,提出了有效分量信号的筛选准则,并基于该准则,进一步提出了延伸奇异值分解包的快速算法。仿真结果表明,延伸奇异值分解包对信号中共振频带分量信号具有很好的分解能力,方法具有强鲁棒性,同时极大地改善了奇异值分解包中出现的模态混叠。应用高速列车轮对轴承试验数据对该方法进行试验验证,结果表明,该方法能有效分离高速列车轮对轴承复合故障信号的不同共振频带信号,对筛选的有效分量信号进行包络分析,可有效提取不同类型的故障特征频率及其谐波,对共振频带的聚集性和故障的表征力相比奇异值分解包均有显著提高。     

地铁调车室内噪声的同步测试与分析

地铁调车在量产前需要对样车室内噪声进行测试,然后根据测试结果对降噪工作进行定性研究。使用16通道传声器阵列同步测试地铁调车室内噪声,可准确获得车内声压分布情况。在6个工况下,发现其一位端司机室噪声值均在国标限制值78 d B(A)以下,而二位端司机室在1 500,1 800,2 100 r/min 3个工况下超标。在通过对各个工况下所有测点的1/3倍频程各频带绘制的等频带声压级云图发现63 Hz频带异常,并计算出柴油机测点与二位端司机室测点的传递率在59 Hz达到最大,证明该频率与柴油机噪声的联系,且是造成频带异常的原因。分析结果可以作为后期车辆降噪工作的理论参考。     

基于DSP的高速列车车内噪声舒适性测量装置

为了满足高速列车车内噪声舒适性测量的需求,设计了一种基于DSP技术的便携式噪声舒适性测量装置。装置由控制部分和运算部分组成。控制部分以高性能、低功耗的EP1C6Q240C8为核心,扩展了A/D采集模块、SD卡存储模块;运算部分以低功耗DSP芯片TMS320VC5509A为核心,负责对噪声数据进行实时处理,并将结果交给FPGA发送到SD中保存;FPGA与DSP通过双口RAM相连接,使得2种处理器间的频率差异得到解决并实现高速传输。经实验验证:方案切实可行,为高速列车噪声舒适性测量提供了新的解决方案。     

EEMD-ICA联合降噪的旋转机械故障信号检测方法

针对旋转机械前期故障信号微弱、易被噪声淹没、故障特征难以提取的问题,提出一种聚合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）和独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA）相结合的故障特征提取方法。首先,运用EEMD理论将振动信号分解为一系列的固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,然后根据相关系数和均方根准则选取含有原始信号多的IMF分量构造观测信号,引入虚拟噪声通道;最后,通过FastICA算法将噪声与故障特征信号进行分离,并对分离出的有用信号进行频谱分析,突显故障频率。通过仿真信号验证所提出方法的有效性,并将其应用于轴承的内外圈故障识别,与传统的EEMD-WTD降噪方法对比,结果表明：所提出的方法能提取出清晰微弱故障特征信号,对低频噪声的抑制效果明显优于EEMD-WTD方法。     

超声波辅助提取山竹壳色素的工艺优化

采用超声波法提取山竹果壳色素,并通过L(934)正交试验优化提取工艺条件。结果表明:色素在可见光区的最大吸收波长为478 nm,最佳提取工艺条件为:以70%乙醇为浸提剂,超声波功率350 W,提取时间40 min,料液比1∶30(g/mL),提取温度70℃,此条件下的色素提取液吸光度值A478为2.26。超声波辅助提取山竹果壳色素的效率明显高于常规提取法。     

变分模态分解在地铁车辆熔断器非短路损坏故障分析

非短路损坏故障不但增加车辆运营经济成本,而且影响运营线路的运营计划。该文针对熔断器非短路故障频发的地铁车辆,基于NI作为检测硬件设计一套故障诊断测试系统,并应用Dasylab软件搭建系统的采集部分,通过对列车运营时段的测试数据进行整体统计分析,应用VMD剔除趋势项,对偏离均值的异常数据应用VMD分析,最终找到熔断器非短路故障频发原因。结果表明,该文所设计的故障诊断测试系统与分析方法是有效并可靠的,可为工程实用提供参考。     

基于SVD差分谱去噪法分析地铁调车测试噪声

在对地铁调车进行室内噪声测试时,无法避免不确定因素对信号的干扰,为得到机车室内室外的噪声值以及理想的频谱信息,需要对地铁调车整体进行同步测试和信号去噪。在通过传声器同步测试地铁调车室内噪声后,发现二位端司机室测点在发动机转速750,1 000,1 200 r/min 3个工况下噪声值为75.6～80.1 dB(A),满足国标限值;在发动机转速1 500,1 800,2 100 r/min 3个工况下噪声值为82.5～92 dB(A),属于超标。室外噪声均满足国标限值。在使用奇异值分解差分谱法对二位端司机室测试信号去噪后,得到较为理想的测试信号频谱,同时通过分析频谱可知在63 Hz处出现异常,并且以630 Hz为中心频率。分析结果可以作为后期车辆降噪工作整改参考。