基于独立分量分析及小波变换的内燃机辐射噪声盲源分离和识别

为了分离和识别内燃机噪声源,结合独立分量分析和小波变换技术对内燃机辐射噪声信号进行了盲源分离和声源识别的研究.根据独立分量分析的基本原理,采用基于负熵极大的FastICA算法对4缸柴油机的辐射噪声信号进行了盲源分离,将噪声信号分解成一系列独立分量.采用快速傅里叶变换和小波变换技术对各个独立分量进行了分析,结合时频分析的结果和内燃机各噪声源信号的频谱结构,确定了分离得到的各独立分量与内燃机不同噪声源的对应关系.研究结果表明:这些独立分量分别对应着柴油机的燃烧噪声、活塞敲击噪声、正时齿轮噪声及排气辐射噪声等噪声源.     

基于独立成分小波分析的内燃机噪声源识别

对独立成分分析的基本原理和数学模型进行了简要叙述,以某六缸柴油机为研究对象,对其不同工况下的噪声信号进行了统计独立性和高斯性分析,噪声信号基本满足独立成分分析的前提条件。采用基于峭度的梯度算法对噪声信号进行了盲分离,得到一序列独立分量。为进一步识别各独立分量,采用傅立叶和连续复小波变换对其进行时频分析,并结合一些内燃机先验知识分析发现,这些独立分量基本上对应着内燃机的燃烧噪声、正时齿轮噪声、活塞敲击噪声等噪声源,因此,采用独立成分小波分析技术对内燃机噪声信号进行盲分离以识别其主要噪声源是可行的。     

基于EMD和HHT的内燃机噪声信号时频特性研究

简述了经验模态分解(EMD)和Hilbert-Huang变换(HHT)的基本原理与方法.设计仿真试验,验证经验模态分解方法和Hilbert-Huang变换技术对复杂信号的分解和时频分析能力.以某6缸发动机为研究对象,采用小波包分解方法对噪声信号进行滤波预处理,并对滤波后信号进行经验模态分解,得到多个具有不同频率的本征模态函数分量,分别对各分量进行希尔伯特黄变换,分析其幅值和频率随时间变化的特性,结合内燃机结构声辐射机理,分析各分量产生原因,识别噪声源.研究结果表明:经验模态分解方法和Hilbert-Huang变换技术适于分析内燃机噪声信号.     

EEMD-RobustICA和Prony算法在电力系统低频振荡模态辨识中的应用

针对互联电网低频振荡辨识过程中Prony算法对噪声敏感的问题,该文将总体经验模态分解法、鲁棒性独立分量分析方法与Prony进行有机结合,运用到关键振荡模式辨识中。将待处理信号进行总体经验模态分解后得到的本征模态函数作为鲁棒性独立分量分析算法的输入,对得到的独立分量进行软阈值去噪后进行反变换得到重构后的本征模态函数,接着将重构后的本征模态函数相加得到去噪信号,用Prony算法对去噪信号进行辨识,最终得到低频振荡的模态参数。仿真结果表明:该方法综合利用了总体经验模态分解不依赖信号任何先验知识和完全由数据驱动的自适应性优点,及鲁棒性独立分量分析提取独立分量并保持分量信号完整性的优势,相比传统总体经验模态分解去噪算法,该方法在没有损失信号的前提下可提高分量信号的信噪比,克服Prony算法对噪声敏感的缺陷,更大程度去除噪声,有利于提高辨识精度和准确性,更能满足实际应用需求。     

基于独立分量分析的内燃机噪声信号分离

采用独立分量分析的方法对内燃机的噪声信号进行了研究。首先对独立分量分析的基本原理进行了简要的叙述,在FastICA算法的基础上建立了内燃机噪声的独立分量分析模型,并编制了相应的计算程序。以某四缸柴油机为研究对象测量了不同工况下的噪声信号,计算了这些噪声信号的统计峰度,确认其为非高斯信号,满足独立分量分析的基本要求。然后对测得的柴油机噪声信号进行了独立分量分析,将其分解为一系列不同的独立分量。为了了解各独立分量的时频分布,用小波变换的方法对它们进行分析,分析结果表明,这些不同的独立分量对应着不同的内燃机噪声源信号。     

内燃机噪声信号的独立分量分析

叙述了独立分量分析(ICA)的基本原理,分析了运用独立分量分析技术分析内燃机噪声信号的几个基本问题。单缸柴油机噪声信号峰度值的统计规律表明噪声信号满足ICA的基本要求。运用FastICA算法对某单缸机的噪声信号进行了分析,将噪声信号分解成一系列的分量。运用傅立叶变换和小波分析技术对不同的分量进行了分析,结合时频分析的结果和内燃机噪声辐射的机理确定了不同的分量与内燃机不同的噪声源相对应。     

基于计算听觉场景分析的内燃机噪声源分离方法

为识别在时频域均混叠严重的内燃机燃烧噪声与活塞敲击噪声,提出并实现了基于计算听觉场景分析的内燃机噪声源分离算法.首先,对内燃机进行铅覆盖,只裸露待测部分,通过相关性分析寻找最佳测点位置,保证为分离算法提供更有效输入;其次,利用一阶差分麦克风阵列技术对实测信号进行处理,利用由独立分量分析与二值掩膜组成的时频分解过程对混合信号进行初步划分,分解过程不断迭代直至满足终止条件;最后,合并同源信号得到各分离分量,通过将分量与缸盖表面和活塞敲击处振动信号进行对比,验证分离结果的正确性.结果表明:新算法能有效分离内燃机燃烧噪声与活塞敲击噪声,且性能稳定,计算量小.     

基于独立分量分析技术的内燃机噪声源识别

为降低内燃机的噪声,需要有效地识别内燃机的众多噪声源。采用一种新的独立分量分析技术对采集到的内燃机混叠噪声信号进行分离,并结合噪声产生机理辨别出单个噪声分量对应于内燃机的相应噪声源,从而有效地识别内燃机噪声源。实践证明,该技术可以有效识别内燃机的混叠噪声。最后就噪声控制提出了建议。     

基于独立分量分析的水轮机振动信号信噪分离与特征提取

针对水轮机导轴承工作环境复杂,测得信号掺杂噪声给信号处理带来困难的问题,提出一种基于独立分量分析的水轮机振动信号的信噪分离方法,并通过信号仿真验证了该方法分离两源混合信号(原始信号和噪声)的准确性。在此基础上引入经验模态分解算法对采集振动信号的噪声分离,经过仿真信号与实测信号分离的对比,验证了所提方法在水力机械故障诊断方面的工程应用价值。     

考虑CEEMDAN样本熵和SVR的短期风速预测

为降低由于风速信号的非线性和非平稳性带来的风速预测难度,提高短期风速预测的准确性,提出一种考虑样本熵的组合分解模式和支持向量回归(SVR)相结合的预测模型。首先采用自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)方法分解风速历史数据,并计算各模态分量的样本熵;然后采用变分模态分解(VMD)方法对样本熵最大的模态分量进行二次分解,充分削弱风速分量的非平稳性;接着对分解得到所有模态分量分别建立SVR预测模型;最后将各分量的预测值求和完成最终风速预测。实例分析表明,所提模型对比其他模型的预测误差最小,预测精度最高,可有效预测短期风速。     

基于EMD的泄流结构振动响应信号降噪及参数识别

针对白噪声分解后固有模态函数的特性,以二滩拱坝为例,基于经验模式分解降噪,提出了利用能量密度与平均周期之积为一常数判断虚假固有模态函数分量,并采用经验模式分解与自回归滑动平均模型联合分析方法进行模态参数识别.实例结果表明,该方法效果良好.     

基于独立分量分析和时频分析的柴油机燃烧噪声研究Ⅰ:燃烧噪声分析

燃烧噪声是柴油机最主要的噪声源之一,重点研究基于独立分量分析的燃烧噪声分离.首先针对柴油机噪声成分的复杂性,应用FastICA方法从噪声测试信号中分离了源信号分量,应用峭度检验了柴油机噪声信号的非Gauss性.根据时间信息识别了燃烧噪声和喷油噪声等独立分量.其次针对噪声信号的非平稳性,研究基于小波尺度谱噪声分量的时频特征分析.针对试验工况下的独立噪声分量,应用Morlet小波尺度谱在时频联合域内提取了各噪声分量的时频特征.     

基于NACEMD-Elman神经网络的风功率组合预测

在电力系统中风电装机容量增长的背景下,高精度的超短期风功率预测是保证系统可靠运行的重要基础。为此,提出一种以复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法(NACEMD)和Elman神经网络为基础的超短期风功率组合预测方法。在风功率序列中添加白噪声,使用NACEMD将其按照不同波动尺度逐级分解,得到不同时频特性的分量,然后利用Elman神经网络对各分量建立预测模型,以各分量的不同时频特性为基准对预测结果进行叠加,得到风功率预测值。实例分析表明,提出的组合预测法既可进一步减轻现有方法中存在的模态混叠现象,具备较高的预测精度。研究成果可为风功率预测提供参考。     

基于变分模态分解和去趋势波动分析的柴油机振动信号去噪方法

为了解决柴油机工作时其振动信号的背景噪声对状态监测及故障诊断造成干扰这一问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和去趋势波动分析(DFA)的柴油机振动信号去噪方法。该方法首先利用变分模态分解将振动信号分解为若干分量,再利用去趋势波动分析分别计算各个分量的尺度指数,根据尺度指数的值选取具有长程相关性的分量进行信号的重构,以消除振动信号中噪声。将该方法应用于仿真信号和柴油机故障振动信号中,取得了良好的消噪效果。     

基于EEMD和LSTM的水电机组劣化度预测方法研究

针对水电机组作为低速旋转设备具有复杂的运行机理,在目前缺乏先验知识、故障样本较少的情况下,运用传统故障诊断方法很难对水电机组的运行状况做出正确判断的问题,提出一种基于集合经验模态分解法和长短期记忆神经网络相结合的水电机组劣化度预测方法.利用水电机组非故障运行期间的数据计算不同工况下的特征参数健康值标准,使用劣化度描述机...     

EMD在LabVIEW中的实现及其在水轮机主轴振动信号分析中的应用

针对LabVIEW中缺少经验模态分解(EMD)算法模块的问题,对LabVIEW进行了二次开发,建立了基于LabVIEW的EMD模块,为振动故障信号分析提供了有效的工具,进而以水轮机故障信号的振动特征和故障产生机理为依据,将此算法运用于水轮机主轴振动信号分析,以河北省西达水电站水轮机主轴振动数据为基本资料,对分解得到的高频本征模函数(IMF)分量做包络谱分析,提取故障信息,并与轴心轨迹分析方法相结合加以验证。结果表明,该方法能够有效判别出水轮机主轴故障类型,可应用于水轮机主轴振动信号分析。