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。     

一种基于盲源分离和流形学习的风电机组轴承故障特征提取方法

提出一种基于盲源分离(blind source separation,BSS)和流形学习算法的风电机组轴承故障特征提取方法,首先对采集的振动信号利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)进行盲源分离,计算各源信号的峭度和负熵,然后对源信号进行包络分析并提取上、下包络线矩阵的奇异值,将峭度、负熵和奇异值组成高维特征向量,最后利用拉普拉斯特征映射流形学习算法(Laplacian eigenmaps,LE)挖掘出高维数据中包含有效信息且具有内在规律性的低维特征。该方法充分利用并有效结合ICA在信号处理和LE在挖掘特征信息方面的优势,实现风电机组轴承故障特征的提取。算例结果表明该方法可有效提取轴承故障特征。     

基于独立成分分析与声阵列技术的汽油机噪声源识别

采用基于声信号的内燃机测试分析技术对汽油机的噪声源识别展开研究,以某车用汽油机为研究对象,采用独立成分分析的方法对九点噪声信号进行盲源分离,分析各独立成分的幅值和频率随时间的变化特性,并结合汽油机的结构和噪声辐射机理,分析各独立成分的产生原因,以此来识别噪声源。同时,利用声阵列法在特定频率下对汽油机进行可视化声源定位测试。研究结果表明:利用独立成分分析的方法,可以识别汽油机的燃烧噪声、空压机驱动轮的机械啮合噪声及发电机的电磁噪声。并利用声阵列测试技术验证了盲源分离结果的可靠性。     

内燃机振动信号的盲源分离方法试验研究

应用Gray’s变量准则作为代价函数研究了基于源信号非高斯性的多通道盲最小均方差算法。针对内燃机振动信号源分离的实际需要,首先生成3路模拟卷积混合信号进行盲源分离,分离信号与源信号相比,除幅值缩放和时间延迟外,其他信息基本得到了保留。以4135型柴油机为研究对象同时测得机体10路振动信号,每次选择3路信号进行盲源分离试验,3组试验得到不同的独立分量,经过分析确定这些独立分量分别为活塞撞击、排气阀关闭和进气阀关闭产生的信号。仿真信号和实测内燃机振动信号的分离结果表明多通道盲最小均方差是一种有效的盲源分离算法。     

基于盲源分离的柴油机激励源振动响应分离方法研究

提出了1种基于盲提取、消减方法的盲源分离幅值不确定的解决方法,利用消减前后的混合信号得到已提取的源信号在观测点处的响应.理论分析可知这样得到的结果就是激励源在观测点处的响应,不存在幅值模糊性.数值仿真的结果表明了这种方法能够有效地实现源信号响应的分离.最后对柴油机机体振动信号进行了分析,提取出柴油机活塞-缸套撞击信号,进而得到其在传感器测点位置的振动响应,实现了柴油机振动激励源响应的分离.     

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.     

基于最大信噪比的风电机组主轴承的故障特征提取

针对风电机组结构复杂、滚动轴承早期故障特征信号往往易受正常信号和现场噪声的干扰而不易识别以及信噪比低的问题,在原有盲源分离方法的基础上提出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包络解调分析和小波去噪,有效抑制信号的高频干扰,再采用基于最大信噪比的盲源分离方法对得到的小波包络解调信号进行分离,最后对分离后的信号进行频谱变换,从频谱图上可以清晰地观察出轴承的故障特征频率。实例分析表明,使用此方法对实测的风机主轴承故障振动信号进行分析能够有效提取出轴承的故障特征,有助于实现轴承的在线故障诊断。     

基于信号分析的发电机组辐射噪声盲源分离和识别

具有独立分量的经验模态分解算法结合了独立成分分析算法和经验模态分解算法的优点,可通过单个观测信号将噪声源分解成一系列独立分量,保证了分离出的声源的独立性,同时利用小波变换技术对各个独立分量进行了分析,通过时频分析结果确定了各独立分量与发电机组各噪声源的对应关系,并通过试验进行了验证。研究结果表明:这些独立分量分别对应着配气机构噪声、平衡轴驱动齿轮噪声、正时齿轮噪声和进气噪声。     

内燃机缸内压力与燃烧噪声

利用小波包分析提取缸内压力和测量噪声的时频信息，结合频谱分析技术，对缸内压力和测量噪声特性进行了研究．结合缸内压力和测量噪声的传递函数及相干分析，讨论了测量噪声各频带活塞拍击噪声和燃烧噪声的情况，并对缸内压力和燃烧噪声各频带所占能量进行了计算和研究．结果表明，通过缸内压力和噪声的时频及频谱分析，能获取更加详细的燃烧噪声和活塞拍击噪声信息，为燃烧噪声的分离以及机理研究提供了技术支撑．     

关于锅炉吹灰汽源改造的探讨研究

大型锅炉吹灰汽源绝大部分采用高品质蒸汽,相对降低机组效率。本文为探索更好的节能方式,减少机组高品质蒸汽的损耗,改善机组蒸汽利用率,寻找吹灰新汽源进行简要分析和探讨。     

我国能源可持续发展的又一个重大决策——煤的液化

分析了我国能源资源的基本特点,概述了国内外煤的液化技术的发展历史,讲述了我国煤的液化工程目前进展情况和前景。     

有限热源的有限时间可用性

本文指出,有限时间可用性的概念比传统可用性的概念更为重要和有用,它能更精确地反映出能源的实际作功本领。文中对有限热源的有限时间可用性作了分析,得到一些具有普遍意义的结论。     

我国能源(石油)供应的安全问题

概述了我国经济发展与能源优化，大量进口石油与能源安全，解决能源安全的主要途径－－发展水电、风电、生物质能和洁净煤技术（水煤浆）。     

晶闸管中频电源改造途径的探讨

探讨了晶闸管中频电源改造的途径,介绍了选取昌闸管电压、,电流和关断时间等主要电参数的方法。     

水源热泵系统的热力学分析

本文通过对水源热泵系统进行热力学分析，既评价了水源热泵系统的能质利用和损失状况．又明确了系统能量损失的主要环节和程度，从而为进一步分析系统用能改进的技术措施提供指导。通过对一实例的分析，指出压缩机、蒸发器和冷凝器都是需要技术改进和进一步节能的部分。     

污染源自动监控设备运营模式

自动监控设备运营良好是对污染源进行自动监测的保障及前提。对自动监控设备的现状及相应问题进行分析,对第三方运营模式进行简单阐述,希望可以提供一定的参考。     

水源地生态补偿机制建立浅析

探讨了生态补偿在水源地保护中的应用,提出,要根据实际情况进行动态调整建立一种长效机制,以实现生态保护区的可持续发展。     

基于波束形成的柴油机噪声源识别

基于除自谱的互谱延时求和波束形成方法,进行某柴油机全负荷额定转速工况的噪声源识别台架试验,结果表明,发动机缸体、油底壳、空气压缩机是其最主要的噪声源,为进一步制定有效的降噪方案指明方向。     

浅谈地源热泵空调系统的分类及其优越性

本文简述了地源热泵(GSHP)不同类型的划分,据此对目前常用的各种土壤源热泵、水源热泵作了进一步的分类,并从对自然资源的利用、对环境的影响、一次能源利用率、能效比等不同方面将地源热泵与传统空调系统作了对比性分析,显示了地源热泵系统的优越性,指出地源热泵将会成为21世纪最有效的供热和供冷空调技术之一