基于空间相关与自适应滤波的齿轮箱故障诊断

振动信号作为风电机组齿轮箱故障诊断的重要依据,一直是风电机组故障诊断领域关注的研究热点。基于不同频率、不同能量振动信号的传播规律,对齿轮箱上不同测点的振动信号的相关性进行分析,建立以互相关信号为参考信号的自适应滤波模型,利用该模型提取振动信号中的相似成分,进而利用幅值谱分析相似成分,得到更加清晰的转频及其倍频,为齿轮箱的故障诊断提供依据。方法的有效性得到实测振动数据的验证。     

粒子滤波技术的发展现状综述

对粒子滤技术的近几年研究发展进行回顾,介绍四大类粒子滤波改进算法,总结目前目标跟踪、导航与定位中存在的问题,展望粒子滤波技术的方法研究及实际应用前景。     

基于WOA-UKF算法的锂电池容量与SOC联合估计

锂电池的荷电状态(SOC)和有效容量是表征电池当前剩余电量和电池寿命的重要参数,提出一种锂离子电池有效容量和SOC的联合估计方法。在电池全寿命周期内,给出一种开路电压与SOC和电池有效容量非线性模型的两变量多项式描述;当电池循环使用次数超过预设值,采用鲸鱼优化算法估计当前电池容量与电池模型参数,根据模型参数与容量值采用无迹卡尔曼滤波器估计电池SOC;在SOC估计过程中,采用鲸鱼优化算法更新无迹卡尔曼滤波器的观测噪声方差和过程噪声方差,实现噪声方差的自适应调节,进而提高估计精度。实验结果验证了该方法的有效性和联合估计方案的可行性。     

基于自适应组合形态滤波的柴油机气缸冲击信号检测

针对柴油机气缸缸盖表面振动信号在进行故障诊断时往往会伴随噪声干扰的问题,提出一种基于自适应组合形态滤波的冲击段分离与识别方法,从振动信号中检测冲击特征信息。首先,基于三种组合算子构造一种新的组合形态滤波器,可有效提取信号中的正负冲击特征;其次,通过基于局部极值的结构元素选取和基于梯度法的权值优化,构造自适应组合形态滤波器,使滤波效果达到最优;最后,依据柴油机工作时序分析提出气缸冲击信号检测流程,并将自适应组合形态滤波器应用到于冲击段的分离与识别。柴油机实验数据分析结果表明,该方法具有较好的混叠抑制和抗噪声干扰能力,可有效检测缸盖表面振动冲击信号。     

基于RFF及GWO-PF的锂电池SOC估计

为了提高锂电池剩余电量估计的准确性,提出一种在线参数辨识与改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对粒子滤波中的粒子退化问题,引入灰狼算法,利用灰狼算法较强的全局寻优能力优化粒子分布,保证粒子多样性,有效抑制粒子退化现象,提高滤波精度。采用带遗忘因子的递推最小二乘法实时更新模型参数,并与改进粒子滤波算法交替运行,进一步提高SOC的估计精度。实验结果表明,改进算法的平均估计误差始终保持在±0.15%以内,相比扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波算法,在电池SOC估计上有更高的估计精度与稳定性。     

基于匹配滤波的高动态GPS信号捕获

由于传统的GPS信号串行捕获方法捕获速度较慢,无法适应高动态GPS信号的捕获,文章提出了采取匹配滤波的方式完成高动态GPS信号的捕获,在介绍匹配滤波原理的基础上,讲述了折叠匹配滤波器的设计,在提高捕获速度的前提下减少了硬件资源的消耗,从而完成高动态GPS信号的成功捕获。     

基于时频滤波的时变模态分解方法

应用非平稳信号的时频滤波进行多自由度时变线性系统的模态分解。将基于Gabor展开的时频滤波 方法引入多自由度线性时变结构模态参数辨识中,提取单模态响应分量。对线性时变系统在白噪声激励下振动响 应的单模态响应进行提取,通过对附加质量随时间连续变化的悬臂梁的单模态响应分离来验证分解方法韵有效 性。实验研究结果和理论计算结果表明:方法为参数时变的线性系统的模态分解提供了一条新的途径。     

基于残差滤波的非线性系统识别算法

针对非线性系统的动力响应问题,提出了一类基于残差滤波的系统识别算法。该法以变阶AR 模型模拟有色噪声,有效地抑制了观测噪声与模拟噪声对识别参数的影响。通过仿真算例和地震模拟试验结果的系统识别计算,表明了本文所示算法的可靠性。     

基于自适应H_(2)/H_(∞)滤波的锂电池SOC和SOH联合估计北大核心CSCD

准确、实时地估计电池的荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)是现代电池管理系统的关键任务。通过自适应H_(2)/H_(∞)滤波器可对锂电池的SOC和SOH进行联合估计。该方法基于锂电池的二阶RC等效电路模型,采用AFFRLS法在线辨识锂电池的模型参数,并利用H_(2)/H_(∞)滤波器估计锂电池的SOC,AFFRLS辨识与H_(2)/H_(∞)滤波交替进行,得到一种自适应H_(2)/H_(∞)滤波器。SOH依据AFFRLS辨识的电池内阻进行估计,实现了锂电池SOC与SOH的联合估计。实验结果表明:自适应H_(2)/H_(∞)滤波算法的估计精度高且鲁棒性强,电池的SOC和SOH的平均估计误差始终保持在±0.19%以内,相比于EKF和H_(∞)滤波算法有更高的估计精度与稳定性。     

一种自适应调整滤波参数的轴承故障诊断方法

针对机械振动信号中存在大量噪声和形态学滤波中结构元素长度不能自适应调整的问题,提出一种可自适应调整结构元素长度的滚动轴承故障诊断新方法。结构元素长度的不同会导致对信号特征提取效果的不同,该方法通过以峭度值为指标,找寻出使峭度值较大的一系列结构元素长度。然后通过计算不同长度滤波后信号的故障特征频率能量比值,找寻出使故障特征最突出、最明显的结构元素长度。以此长度为最优长度对信号进行滤波,能够较好地提取出滚动轴承的故障特征,找到故障特征频率。     

基于扩展卡尔曼滤波的气力输送动态称重系统

为了提高粉料在气力输送过程中动态称重的精度,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法的动态称重方法。通过设置多个称重传感器,对采集的数据进行融合并滤波处理,以消除干扰噪声对系统测量的影响。同时采用减重计量法,将数据处理结果通过智能控制器实时调节卸料控制阀的开关度,以提高动态称重的精度。实验结果表明:称重30kg二氧化硅粉末,平均误差在0.3%以下。     

基于动刚度实验的发动机悬置系统计算模型及模态验证

计算模型的真实性、可靠性是模型建立的关键问题,线性系统动力学模型不能适应参数呈非线性系统的建模。以发动机悬置系统为例,通过实验获得刚度和阻尼参数,用实验的质量矩阵、刚度矩阵建立系统动力学计算模型,通过实验运行模态与计算模态相关分析得到验证模型。结果表明考虑动刚度参数的计算模型比传统静刚度模型更接近真实情形。