基于迭代的集总经验模式分解算法的齿轮箱故障特征提取

针对集总经验模式分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)在实际应用中存在的盲目添加白噪声的问题,提出了一种迭代的集总经验模式分解方法(Iterative Ensemble Empirical Mode Decomposition,IEEMD).首先介绍了IEEMD...     

基于变模式分解的爆震特征识别方法

基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)算法因递归分解模式所造成的固有缺陷,将使用变分原理进行分解的变模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)算法引入到爆震识别领域,发现VMD算法对比EMD算法有较高的计算效率与准确性,而且表现出了较好的鲁棒性,更加适合于在混有强烈背景噪声的缸盖振动信号中提取爆震特征。在此基础上,针对VMD算法分解层数需要手动选择的缺点,利用各阶分量的中心频率之差,提出了一种可以自适应选择VMD分解层数的方法。这种方法的思路为利用VMD算法对信号从一个较小的层数开始进行分解,逐个增加分解层数,直至各阶分量中心频率差值满足预先设定的阈值为止,即可得到最佳分解结果。经实验数据验证与对比,结果显示了这种方法的优越性。     

汽油机爆震研究

阐述了汽油机爆震燃烧现象的产生和爆震的机理,并分析爆震产生的原因,讨论汽油机不正常燃烧所带来的现象及分析如何通过调节参数来消除汽油机敲缸。     

浅谈汽油机爆震的自动控制系统

概述了汽油机爆震自动控制系统的类型，对其优缺点进行比较，并介绍了一种高抗噪的爆震信号处理电路。     

基于双谱的汽油机爆震特征提取与强度评价

将双谱分析应用于爆震振动信号分析,提出了爆震特征频率提取和强度判定的方法。首先,用功率谱密度估计的方法分析发动机3个方向的振动信号,确定爆震特征频率范围;然后,利用双谱分析不同爆震强度下的振动信号并提取双谱主对角线切片,分析不同状况下的信号频率间的相位耦合关系,确定爆震特征频率;最后,提出了爆震强度评价参数。试验结果表明,相比功率谱密度估计,双谱峰值频率更能凸显爆震特征频率,爆震强度评价参数能有效判定爆震强度。     

汽油机爆震燃烧的危害及控制策略

社会在不断进步,我国的汽车行业也在快速发展,汽车人均保有量也在不断增加,随着人们对汽车需求的增加,消费者对汽车的经济性、排放以及动力性也越发重视。因此为了有效提升汽车的经济性以及动力性,最常见的方法就是增大压缩比、增大点火提前角,这些方法虽然能够起到一定作用,但是也使得发动机出现爆震的几率增加。因此本文通过分析汽油机爆震的原因以及产生爆燃的危害,在此基础上提出了汽油机爆燃的控制措施。     

基于形态奇异值分解和经验模态分解的滚动轴承故障特征提取方法

针对随机噪声和局部强干扰影响经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)质量的问题,提出一种形态奇异值分解滤波消噪方法,并将其与EMD相结合形成一种新的故障特征提取方法。该方法首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD),根据奇异值分布曲线确定降噪阶次进行SVD降噪,再形态滤波,最后把消噪后的信号进行EMD分解,利用本征模模态分量(Intrinsic mode function,IMF)提取故障特征信息。对仿真信号和实际轴承故障数据的应用分析表明,该方法能有效地提取轴承故障特征,诊断轴承故障,还可以减少EMD的分解层数和边界效应,提高EMD分解的时效性和精确度。     

汽油机爆震燃烧的原因分析及预防

分析汽油机爆震燃烧现象,介绍根据发动机压缩比选用相应辛烷值的汽油、安装爆震限制器以保持发动机的正常工作温度、适当推迟点火提前角和加浓混合气、调整点火系使火花塞产生较强火花、及时清除积碳等预防措施。     

改进的噪声总体集合经验模式分解方法在轴承故障诊断中的应用

在复杂的流程工业中,机械设备往往处在高速、重载、高温、高辐射的环境中,轴承作为主要的机械零部件起着重要作用。由于轴承故障振动信号的微弱和不平稳的特性,造成故障特征向量提取和故障诊断存在着困难。提出一种改进的CEEMDAN(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)轴承故障诊断方法。通过对比分析仿真信号和实测信号可以得知:ICEEMDAN方法可以改善信号重构质量,具有良好的自适应性,能够提高故障信号的信噪比,从而可以有效地识别并提取有用的故障特征信息。     

基于内禀模态特征能量法煤油机爆震特征提取

为解决电控二冲程煤油发动机爆震特征提取的问题,根据内禀模态函数(intrinsic mode function,IMF)正交的特点,提出了基于内禀模态函数特征能量法的爆震特征提取方法.该方法对电控二冲程煤油发动机缸内压力信号进行经验模态分解(empirical mode decemposition,EMD),得到若干IMF分量,利用内禀模态函数能量法获取信号能量占主导地位的IMF分量,作为爆震信号的主导模式分析对象,对该IMF分量进行功率谱密度分析,得到了电控二冲程煤油发动机的爆震特征频率.通过仿真计算以及爆震信号分析,结果表明内禀模态函数特征能量法在电控二冲程煤油发动机爆震特征频率提取过程中实用有效.     

应用EMD和双谱分析的故障特征提取方法

针对传统双谱分析从理论上仅能抑制高斯噪声,但对非高斯噪声无能为力的不足,提出了一种利用经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和双谱分析的故障特征提取方法,并应用于滚动轴承故障诊断中。首先,对信号进行EMD分解;其次,利用能量相关法去除EMD分解过程中出现的伪本征模态分量(intrinsic mode function,简称IMF);最后,对得到的真实IMF进行双谱分析提取故障特征。仿真和实验结果表明,所提出的方法优于功率谱分析和传统双谱分析,能够更有效地提取强噪声背景下的机械故障特征信息,为滚动轴承的故障特征提取提供了一种新的方法。     

应用EMD-AR谱提取柴油机曲轴轴承故障特征

提出了一种基于经验模式分解(EMD)和AR(auto regressive)谱技术相结合的曲轴轴承磨损故障诊断的新方法。利用EMD方法分解发动机非稳态加速振动信号,得到一系列平稳的本征模式函数(IMF)分量,对占信号能量主要部分的前5阶IMF分量进行AR谱估计,分析各IMF分量的AR谱频带能量,提取能够反映曲轴轴承磨损故障的IMF分量的AR谱频带能量作为故障特征参数。试验时设置6组不同的振动传感器放置部位和4组不同的采集器触发转速,并利用本文提出的方法分析采集到的发动机非稳态振动信号。分析结果表明,基于EMD及AR谱技术提取得到的故障特征能够准确反映曲轴轴承的磨损状态,且当发动机转速高于1300 r/min,传感器放置于缸体与油底结合部右侧时,提取的故障特征最明显。     

APEEMD及其在转子碰摩故障诊断中的应用

总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)是抑制经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)模态混叠的有效方法,针对EEMD分解效果依赖于添加噪声的大小、筛分次数和总体平均次数等参数的选择及噪声残留大、分解不完备等问题,提出了自适应部分集成经验模态分解。该方法通过成对地向目标信号加入自适应噪声,并对每个内禀模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)自动选择筛选次数,通过排列熵检测筛分出高频IMF,再对剩余信号进行EMD分解。将提出的方法应用于仿真和转子碰摩故障试验数据分析,结果表明提出的方法能够有效地应用于转子碰摩故障诊断,而且在分量的精确性、完备性和模态混叠的抑制等方面优于EEMD方法。     

基于EEMD的行星齿轮箱齿轮裂纹损伤定位

针对行星齿轮式变速箱的齿轮裂纹损伤难以提取特征频率和定位的问题,提出基于总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的齿轮局部损伤频率解调分析方法。该方法在建立的齿轮局部损伤振动信号模型的基础上,分别对太阳轮、齿圈、行星轮的裂纹损伤信号进行EEMD分解和频率解调分析,通过频谱图提取齿轮的局部损伤特征频率,从而识别变速箱中裂纹损伤齿轮的位置。综合仿真分析和试验结果表明,基于EEMD的齿轮局部损伤频率解调分析方法可以有效地提取太阳轮、齿圈和行星轮的裂纹损伤特征频率,实现行星齿轮式变速箱中齿轮裂纹损伤的定位。     

基于互补的总体经验模式分解算法的齿轮箱故障诊断

针对经验模式分解(EMD)和总体经验模式分解(EEMD)算法在齿轮箱故障诊断中的缺陷,提出了一种基于互补的总体经验模式分解(CEEMD)算法的齿轮箱故障诊断方法。首先介绍了CEEMD方法,然后将CEEMD方法用于实际齿轮箱的故障诊断中。结果表明,与基于EMD/EEMD算法的齿轮箱故障诊断方法相比,基于CEEMD算法的齿轮箱故障诊断方法不但可以有效地克服模态混叠和能量泄露现象,而且大大提高了计算效率,为齿轮箱的故障诊断提供了一种新的方法。