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飞机发动机是一个复杂的机械动力系统,存在许多非线性环节,其混沌振动综合反映各种非线性特性,因此,根据混沌振动信号来判断飞机发动机的状态及进行故障诊断就是一种有效的技术方法.由于非线性系统混沌振动信号对初始条件敏感、混沌振动频带较宽且与各种特征频率重叠、实际振动信号含有噪声和各种干扰等成分,混沌振动信号分离就成为依其判断状态和故障的关键.对仿真的混沌混合信号应用Fast ICA盲分离方法,即使在低信噪比情况下也可有效分离出混沌振动信号以及其他源信号,并将该方法应用于实际的飞机发动机的振动信号分析,分离出实际的混沌振动信号,这使通过混沌振动信号进一步判断发动机的状态成为可能. 相似文献
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提出基于小波包与分形组合技术对压力突变情况下航空发动机液压管路振动信号进行分析。首先,采用小波包对压力突变下液压管路振动信号进行分解,压力突变下液压管路振动信号的分形特征通过小波包的重构系数得到反映与验证;其次,通过对比分析小波包的关联维数值,得到压力突变下液压管路振动信号不同频带与关联维数的变化规律;最后结果表明,基于小波包与分形组合技术可以反映压力突变下液压管路振动信号特征。 相似文献
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提出了一种基于扩展广义多重分形维数算法的汽车变速箱故障诊断方法。该算法是基于传统的G-P关联维数算法扩展而形成的,通过该算法对变速箱上采集的不同工作状态下的振动信号进行处理,提取变速箱齿轮的振动信号的分数维,观察及分析分形维数与变速箱齿轮的磨损规律的关系,发现其反映变速箱齿轮的真实运行状态,故可以此作为齿轮磨损预测和诊断的有效依据。 相似文献
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基于监测数据评估高速列车空气弹簧和横向减振器等关键部件的运行状态,针对车体横向加速度振动信号,本文提出了关联维数的列车状态评估方法,分析了车体横向振动特征,对时域信号进行了频谱分析,并进一步分析了关联维数。为了计算关联维数,需先对信号进行相空间重构,然后求出重构相空间的两个关键参数;用互信息量方法[1]求出最佳延迟时间和用CAO [2]方法求出最佳嵌入维数。通过对监测数据的关联维数分析,证明了该列车在四种不同标准状态下的工况具有明显不同的关联维数特征。因此,按照关联维数的大小,就可诊断出列车可能出现的故障。研究结果表明,关联维数分析方法在设备状态监测与故障诊断中,尤其是在非线性系统的故障诊断中显示出其独特的优势,具有较为广阔的应用前景。 相似文献
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为了有效地对机械设备运行状态进行监测,进而对其性能退化状态进行识别,提出一种基于形态多重分形维数(MMFD)与模糊C均值聚类(FCM)的性能退化状态识别方法;该方法首先计算机械设备振动信号的形态多重分形维数,以此作为性能退化特征指标;该特征指标能够有效反映峰值在振动信号中概率分布的不均匀程度,从而定量描述振动信号的性能退化状态,并且与多重形态分形维数相比,利用数学形态学计算的MMFD精度更高,计算速度更快;在此基础上,鉴于不同退化状态之间的模糊性,针对性地采用模糊C均值聚类方法对特征指标进行模糊聚类,从而有效识别性能退化状态;将该方法应用于滚动轴承全寿命周期振动信号中,分析结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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采用混沌信号处理方法中的分形理论对信号进行分析。分形维数很好的体现了信号的混沌程度,而清音和浊音由于在发声原理上的不同,清音类似于噪声,浊音具有近似的周期性,在分形维这个特征上体现出差异。首先对语音信号分帧求分形维轨迹,计算出平均分形维,然后在分形维参数的基础上提出DP值特征参数,以分形维与DP值作为一个特征向量,采用BP神经网络进行识别,得到了很好的识别效果。 相似文献
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基于小波分析的柴油机振动信号降噪处理 总被引:15,自引:1,他引:14
针对柴油发动机缸盖振动信号信噪比低且呈非平衡特性,对柴油机在工作过程中的缸盖振动信号进行小波噪处理,突出了缸盖在不同时刻受到的激振,为柴油机在线控制和故障诊断提供了进一步的处理和识别的依据。本文对消除柴油机振动信号的随机成分,提高信噪比提出了一种新的方法-小波变换方法。分析中利用3次B样条小波对2135G柴油机的缸盖振动信号按Mallat算法进行分解,运用小波的滤波性能去除随机干扰,对振动信号进行了重构,获得了预计良好的分析结果,显示了小波技术在柴油机信号处理-控制领域的广阔应用前景。 相似文献
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提出应用粒子群神经网络和小波包能量特征的柴油机气阀机构故障诊断方法.为了克服BP算法的缺陷,将粒子群优化(PSO)算法应用于神经网络的学习算法中;为了避免PSO算法在全局最优值附近搜索变慢,采用了一种从PSO搜索到BP搜索的启发式算法;然后,通过模拟柴油机气阀机构的两种常见的主要故障:气阀漏气和气门间隙异常,采集气缸盖... 相似文献
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Methods for closed-loop combustion phasing control in a diesel engine, based on measurements of crankshaft torque, are developed and evaluated. A model-based method for estimation of cylinder individual torque contributions from the crankshaft torque measurements is explained and a novel approach for identification of crankshaft dynamics is proposed. The use of the combustion net torque concept for combustion phasing estimation in the torque domain is also described. Two different control schemes, one for individual cylinder control and one for average cylinder control, are studied. The proposed methods are experimentally evaluated using a light-duty diesel engine equipped with a crankshaft integrated torque sensor. The results indicate that it is possible to estimate and control on a cylinder individual basis using the measurements from the crankshaft torque sensor. Combustion phasing is estimated with bias levels of less than 0.5 crank angle degrees (CAD) and cycle-to-cycle standard deviations of less than 0.7 CAD for all cylinders and the implemented combustion phasing controllers manage to accurately counteract disturbances in both fuel injection timing and EGR fraction. 相似文献
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振动信号的特征参数在柴油机故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文用试验的方法,测取柴油机在几个常见故障及不同故障程度下的振动信号,分析并得出了对各故障变化最敏感的振动信号参数,即特征参数,为柴油机的故障诊断提供了很多有用的信息。 相似文献