基于VMD-RobustICA的车用起动电机噪声源识别

提出了基于变分模态分解(VMD)和鲁棒独立分量分析(RobustICA)相结合的车用起动电机噪声源识别算法。首先测量单一通道的电机噪声信号,之后采用变分模态分解将其分解为一系列变分模态分量,然后用RobustICA算法提取其独立成分;最后对RobustICA的分离结果进行频谱分析,结合频谱分析结果和电机噪声的先验知识,确定了各独立分量与电机不同噪声源的对应关系。     

IVMD融合RobustICA的内燃机噪声源分离

为了准确分离识别内燃机的主要噪声源,提出了一种改进变分模态分解融合鲁棒独立分量分析的方法。首先,针对变分模态分解方法的分解数选择问题进行了算法优化,提出了基于重构信号能量比和中心频率的改进变分模态分解方法,并利用仿真信号进行了验证;其次,进行了内燃机噪声试验,利用改进变分模态分解将单通道信号分解成多个信号分量,根据信号分量与源信号的互信息主要分量识别,克服了主要噪声分量选择客观依据不足的问题;最后,通过鲁棒独立分量分析提取主要噪声分量的独立成分,并结合相干分析和时频分析进行噪声源识别。结果显示,所提出的方法能够有效进行噪声源分离,可成功识别出燃烧噪声、活塞敲击噪声和空压机噪声等内燃机主要噪声源。     

基于 VMD 的数控机床旋转机械运行路径偏离故障检测方法

为精准提取数控机床旋转机械设备故障信息,量化数控机床旋转机械运行路径偏离程度,提出一种基于 VMD 的旋转机械运行路径偏离故障检测方法。分析数控机床旋转机械设备运行频率和振动情况,运用突变检测算法优化采集效率,使用自适应脉冲法采样机械信号;创建约束变分模型,利用遗传算法搜索信号变量最优值,通过 VMD 法分离信号频域分量,提取机械信号故障特征;通过聚类法评估路径偏离水平,构建胶囊网络进行路径偏离故障检测,利用 squash 函数挤压处理胶囊矢量并提升矢量维度,运用特征编码和归一化处理获得高精度偏离故障检测输出值。实验结果表明,所提方法检测的数控机床旋转机械运行路径偏离故障效果较好,且检测效率较高。     

基于IVMD与改进KELM的发动机故障诊断

为从含有较强噪声的缸盖振动信号中提取有效的故障特征并进行故障分类,提出了采用独立变分模态分解(independent variational mode decomposition,简称IVMD)与改进核极限学习机(improved kernel extreme learning machine,简称IKELM)的发动机故障诊断方法。首先,根据频谱循环相干系数选取匹配波形对信号进行端点延拓,并利用变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)将延拓后信号分解为一系列固有模态分量,有效抑制了VMD中的端点效应;其次,选取有效分量作为输入观测信号,进行核独立成分分析,进一步分离干扰噪声与有效信号,并消除模态混叠,得到相互独立的有效故障特征频带,进而提取各频带的自回归模型参数、多尺度模糊熵和标准化能量矩构建故障特征向量集;最后,建立基于社会情感优化算法的IKELM分类模型,对故障特征进行分类,实现发动机故障诊断。仿真和实验结果表明,所提出的方法可有效抑制VMD的端点效应,提高信号分解精度,消除噪声干扰并分离出相互独立的有效故障特征频带,增强特征参数辨识度,最终提高发动机故障诊断速度与精度,发动机故障诊断平均准确率达到99.85%。     

基于JSO-VMD的滚动轴承故障特征提取方法

滚动轴承发生故障时,其机械振动信号包含复杂的信息成分,影响故障信号的提取,导致故障识别困难.文中提出一种基于水母优化算法(JSO)与变分模态分解(VMD)结合的滚动轴承故障特征提取方法.应用JSO对VMD算法中固有模态函数(IMF)的个数k以及惩罚因子α作自适应优化处理.运用JSO-VMD算法对原始振动信号进行分解,得...     

维纳滤波器在燃烧噪声分离中的应用

目前分离内燃机燃烧噪声常用的方法主要有传递函数法、多元线性回归法,这两种方法均将内燃机的总噪声分为燃烧噪声和机械噪声两部分,并且假设实验获得的倒拖噪声为机械噪声,以此达到分离燃烧噪声的目的。然而上述两种方法所得到的燃烧噪声中还包含活塞敲击所形成的间接燃烧噪声。本研究测取了某汽油机转速为4 500 r/min和2 000 r/min转速下多个负荷工况的总噪声、缸压和振动数据,并利用-15～85℃A ATDC的时间窗对测量信号进行了截取,基于倒拖法将机械噪声分离。利用缸压信号和燃烧噪声信号构建了维纳滤波器对燃烧噪声进行了滤波,实现了直接燃烧噪声和间接燃烧噪声的分离。计算结果表明该汽油机活塞敲击产生的间接燃烧噪声主要集中于500～8 000 Hz的频率段。     

基于双通道定位的柴油机辐射噪声盲分离研究

将基于延时差和强度差的双耳听觉空间定位理论用于柴油机辐射噪声的分离,探索双通道噪声信号分离的可行性。另外,由于柴油机辐射噪声中不可避免的时频域混叠及同一位置辐射的噪声存在多个激励源的问题,再针对双通道定位算法分离的结果进一步利用盲源分离方法进行分离。设计柴油机振动及噪声采集试验,为屏蔽其他缸的干扰源,仅裸露6号待测缸,而对其他缸对应的机体外表面进行消音棉和铅覆盖处理。分离结果表明,双通道算法相当于一种前处理"滤波器",能排除其他位置源的干扰,针对分离出的分量,再借助盲源分离方法能准确分离出机体侧辐射噪声中的燃烧激励成分和活塞敲击激励成分。而且相比于仅仅使用盲源分离方法,该联合噪声分离方案在分离复杂的柴油机辐射噪声上更为优越。     

基于DS⁃VMD及相关峭度的滚动轴承故障诊断

为了自适应确定变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)的有关参数,减少轴承振动信号处理过程中对先验知识的依赖,提出了一种基于微分搜索(differential search,简称DS)的VMD参数自适应寻优算法,结合相关峭度指标实现轴承故障特征自适应提取。首先,采用DS算法对VMD的相关参数进行自适应寻优,并对信号进行VMD;其次,计算各本征模态函数(intrinsic mode functions,简称IMF)的相关峭度值,并利用该指标对各分量进行加权重构;然后,对重构信号进行包络谱分析以提取轴承故障特征;最后,将所提出方法与通过经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法及人为确定参数的传统VMD进行对比。仿真信号和实验数据分析表明:DS算法可有效确定VMD相关参数组合,且所提出方法可以更加准确、有效地识别出滚动轴承故障特征频率;与快速峭度图方法对比,所提出方法依然可以获得更好的结果。     

基于振动信号EMD和ICA的刀具破损识别

针对多齿铣削过程中振动信号的特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和独立分量分析(ICA)相结合的方法,对混叠在振动信号中的铣刀破损信号进行分离。对振动信号进行经验模态分解提取出信号中的所有本征模函数,然后应用fastICA对所提取出的本征模函数进行独立分量分析。利用该方法对铣削加速度振动数据进行了分析,试验表明,该方法可以提取出混合信号中与刀具破损状态相关的故障特征频率成分。     

柴油机活塞敲击振动影响因素研究

以某12150型柴油机为研究对象,分析了活塞的受力情况,建立了活塞敲击的动力学模型;进行了柴油机台架试验,并采集了倒拖工况下的缸内压力及机体振动信号;通过分析机体振动信号的时频特性及柴油机工作时序验证了敲击模型的准确性;基于此模型,分析了活塞在气缸内的运动规律,并分别研究了活塞装配间隙、曲轴转速对活塞敲击时刻及敲击动能的影响,揭示了活塞敲击激励与活塞装配间隙以及转速的本质联系,为利用振动信号监测缸套磨损状况提供了理论基础。     

Blind source separation of internal combustion engine piston slap from other measured vibration signals

Internal combustion engines have several vibration sources, such as combustion, fuel injection, piston slap and valve operation. For machine condition monitoring or design improvement purposes, it is necessary to separate the vibration signals caused by different sources and then analyse each of them individually. However, traditional frequency analysis techniques are not very useful due to overlap of the different sources over a wide frequency range. This paper attempts to separate the vibration sources, especially piston slap, by using blind source separation techniques with the intention of revealing the potential of the new technique for solving mechanical vibration problems. The BSS method and the Blind least mean square algorithm using Gray's variable norm as a measure of non-Gaussianity of the sources is briefly described and separation results for both simulated and measured data are presented and discussed.     

基于阶比滤波的单通道缸盖振动信号盲源分离

传统盲源分离方法要求传感器观测信号数目不小于源信号数目,且在源信号平稳、相互独立的前提下,才能得到较为准确的分离信号,但对于发动机缸盖振动非平稳信号,由于激励源较多,这些条件不易满足。为实现缸盖振动信号盲源分离,提出了基于阶比滤波的单通道缸盖振动信号盲源分离方法。利用燃爆激励信号频率随转频变化的先验信息,通过阶比滤波得到阶比分量,将阶比分量和单通道信号组成多维观测信号,通过快速独立成分分析方法得到了缸盖振动非平稳信号的分离信号。仿真和应用研究证明了该方法的有效性。     

活塞气缸拍击特性及其磨损间隙变化关系

以某发动机气缸-活塞组为例,模拟了发动机气缸-活塞组中活塞的二阶拍击运动,根据二阶运动参数的模拟结果预测了气缸-活塞组件表面的磨损状态及磨损间隙。在此基础上,分析了气缸-活塞组间的间隙变化对活塞二阶运动的影响,获得了不同气缸套活塞磨损间隙的变化情况下,活塞在气缸套里做二阶运动时各种动态参数的变化规律。分析结果表明,所提出的方法能够有效预测因内燃机缸套活塞磨损间隙变化所引起活塞拍击特性的变化规律。     

变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法

提出了一种变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。首先,对实测振动信号进行处理,得到VMD的参数;然后,对信号进行VMD分解,得到一系列限带内禀模态函数(BIMF)分量,筛选并叠加组成重构信号;第三步,计算重构信号的样本熵和均方根值作为特征向量,从而得到训练样本和测试样本的特征向量集;第四步,通过KFCM聚类方法对训练样本特征向量集进行聚类分析,得到四种类型信号的聚类中心;最后根据测试样本特征向量与训练样本聚类中心欧式距离最小的原则识别故障类型。此外,将振动信号用经验模态分解(EMD)方法进行消噪,再用KFCM聚类进行分类识别,将两种方法的识别效果进行对比,结果表明所提方法的故障识别效果要优于EMD消噪和KFCM聚类相结合方法的识别效果。     

变分模态分解与极限梯度提升树融合的高速轴向柱塞泵空化等级识别

针对高速轴向柱塞泵在不同空化程度下故障特征不明显导致识别准确率低的问题,提出了一种变分模态分解和极限梯度提升树融合的识别方法。在不同空化等级下进行高速轴向柱塞泵空化试验,采集壳体的振动加速度信号,对信号采用变分模态分解方法并从中提取故障特征以构造特征数据集,最后利用极限梯度提升树进行空化等级的识别。为证明所提方法的抗噪性能,在测试集中加入了随机高斯白噪声。结果表明,加入不同信噪比的噪声后,该识别模型仍能准确地识别出高速轴向柱塞泵的空化等级。     

基于非线性短时傅里叶变换阶次跟踪的变速行星齿轮箱故障诊断

针对变速行星齿轮箱信号频率模糊且受噪声影响的问题,提出了基于非线性短时傅里叶变换（NLSTFT）无键相阶次跟踪与变分模态分解的故障诊断方法。用NLSTFT算法估计信号瞬时频率,对其积分获得瞬时相位曲线,通过重采样得到角域信号;利用NCOGS算法对角域信号降噪,采用VMD算法进行角域信号模态分解,通过各模态分量信号包络谱解调实现故障诊断。实验结果表明,新方法计算效率高、鲁棒性好,提高了变转速行星齿轮箱故障诊断性能。     

内燃机变分模态Rihaczek谱纹理特征识别诊断

针对内燃机故障诊断中振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于内燃机振动谱图纹理特征提取的故障诊断方法。首先,为了清晰地刻画内燃机振动信号时频联合分布中的非平稳时变分量,将变分模态分解(VMD)与Rihaczek复能量密度分布方法有效结合,得到了时频聚集性好、无交叉项干扰的内燃机振动谱图像;针对VMD分解过程中的参数选取问题,提出将功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性。为了实现对内燃机振动谱图像的自动识别及故障诊断,提出了改进的局部二值模式(ILBP)方法,用来对振动谱图中蕴含的纹理信息进行分析,提取低维特征参量并采用最近邻分类器对内燃机不同工况的振动谱图像进行模式识别。将该方法应用于内燃机故障诊断实例中,结果表明该方法能有效提取内燃机振动信号中的微弱故障特征,实现内燃机故障的自动诊断。     

基于Hilbert-Huang变换和多元状态估计技术的内燃机气缸压力识别

提出了一种新的内燃机气缸压力识别方法。为了实现对内燃机运行状态的实时监测与故障诊断,通过缸盖振动信号反演内燃机气缸压力曲线是一种行之有效的重要手段;本文在对缸盖振动信号特性进行分析的基础上,应用Hilbert-Huang变换对缸盖振动信号进行模态分解,提取最能反映内燃机气缸压力变化特性的振动本征模态分量;使用多元状态估计技术(MSET)建立该振动本征模态分量的Hilbert谱与气缸压力信号之间的非线性非参数回归模型;利用所建立的模型从缸盖振动信号中重构出内燃机气缸压力曲线。试验结果表明,基于Hilbert-Huang变换和MSET的气缸压力识别方法简单有效,可满足对内燃机的实时监测需求。     

基于Hilbert—数学形态变换的柴油机燃烧始点辨识

为了识别燃烧始点，本文对比了基于油压、缸压以及振动信号识别方法的优缺点，最后采用振动信号识别。在燃烧始点气缸压力急剧升高，缸盖振动响应也更为强烈。通过对信号进行一系列的Hilbert变换、形态滤波、差分运算、最后设置阈值即可提取燃烧始点。实验分析得出康明斯K38发动机燃烧始点约在上止点前20℃A，结果表明该方法具有稳定性、准确性和可行性。