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针对柴油机振动加速度信号特征提取困难的问题,提出一种对时频图像纹理信息进行增强的矩阵非负分解方法,用于提取柴油机振动信号的时频特征。首先,利用匹配追踪算法(MP)结合Wigner-Ville分布获取时频分辨率较好的时频表征;然后引入局部二值模式(LBP)算子对时频图像的灰度矩阵重新编码,再利用非负矩阵分解算法(NMF)获取时频图像对应的低维特征参量,以增强时频图像的纹理特征,提高NMF的特征提取效果。通过对柴油机4种不同状态的振动信号进行分析研究,可得出结论:该方法能有效地表达柴油机缸盖振动加速度信号的时频特征,可用于准确地诊断柴油机的气门故障。 相似文献
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针对传统内燃机振动诊断方法在参数选择和特征提取方面的难题,提出一种将S变换和模块二维主成分分析(M-2DPCA)相结合的内燃机故障诊断方法。该方法首先利用S变换将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成振动谱图像;然后通过M-2DPCA对图像矩阵进行模块化处理,利用所有样本子图像构建总体散布矩阵,计算最优投影向量,进行图像特征参数提取;最后,利用最近邻分类器进行分类识别,完成诊断。将该方法应用于内燃机气阀机构8种工况下振动信号的诊断实例中,识别率可达到94.17%,证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对双向DC-DC变换器在铝空气电源工作模式切换时的非线性问题,设计一种用于铝空气电源储能系统的双向DC-DC变换器。在传统PID控制的基础上,引入模糊控制,构成模糊PID电压环和PI电流环双闭环控制。并在Matlab/Simulink中,对比分析了双向DC-DC变换器模型、传统PID双闭环模型和模糊PID双闭环模型。实验仿真结果表明:与传统PID控制方法相比,该控制方法能够有效解决双向DC-DC变换器的非线性问题,提高升降压速度,减小输出电压和电流的波动。 相似文献
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针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的端点效应问题,分析了三次样条插值产生端点效应的机理,指出了现有延拓方法的不足,提出采用Lyapunov指数预测模型进行边界延拓,以此减小端点效应在经验模态分解过程中产生的影响。在采用最大Lyapunov指数法进行边界延拓时,针对Lyapunov指数预测模型所表示的平均发散度仅是轨道演化规律的一个近似模型,提出采用局域发散度代替最大Lyapunov指数进行改进,以改进预测模型的预测精度。基于改进型Lyapunov指数边界延拓方法,由于引入时间序列预测模型使端点处的延拓更加合理,所延拓数据更加趋于真实,在希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)实现过程中仅需一次延拓,实现了准确的EMD分解。仿真计算和转子系统故障试验分析结果表明,所用方法可以有效解决EMD的端点效应问题。 相似文献
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基于EMD-Wigner-Ville的内燃机振动时频分析 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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针对锂离子电池的容量在线测量困难的问题,提出了一种基于优化的融合型间接健康因子和改进的最小二乘支持向量机的锂离子电池剩余寿命间接预测方法.首先采用自适应健康因子提取方法提取了等电压升充电时间序列和等电流降充电时间序列,通过健康因子的线性组合和Box-Cox变换构建了优化的融合型健康因子.然后针对最小二乘支持向量机的超参数调整困难的问题,提出了基于粒子群优化的改进算法.在此基础上,构建了基于优化的融合型健康因子的锂离子电池剩余寿命间接预测方法.实验结果表明,提出的间接预测方法能够较好地拟合容量的退化过程,同时预测精度比基于单一健康因子的方法更高. 相似文献
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