信号分析在柴油机气缸压力识别中的应用

论述了采用小波包算法对柴油机缸盖振动信号进行时频特性分析和信噪分离的方法，比较了不同的建模方法的特点并利用时间序列分析方法对缸盖振动信号和气缸压力信号分别建立时序模型，求取了缸盖系统的传递函数，达到了利用缸盖表面振动信号识别气缸压力的目的。     

柴油机缸盖振动加速度信号影响因素分析

改变195柴油机的转矩、转速及供油时刻，测量分析各工况的缸盖振动加速度信号，分析结果表明，同样转速时，缸盖振动加速度时域最大波动量及2kHz以下各频带能量与缸内燃烧状况相对应；当转速发生改变时，加速度信号时域最大波动量及各频带能量与缸内燃烧状况间无对应关系。建立有限元分析模型，研究缸盖联接螺栓预紧力及材料刚度对缸盖振动加速度信号的影响规律，结果表明当材料的杨氏模量或联接螺栓预紧力减小时，系统的固有频率降低，使得缸盖振动加速度信号时域最大波动量及2kHz以下各频带能量呈增大的趋势。     

基于小波分析ARMA模型的气体压力识别

提出了内燃机缸内气体压力的一种新的间接识别方法。利用缸盖振动响应信号建立盖系统的ARMA模型，并用小波包变换方法对缸盖振动响应信号进行去噪和分形，将重构后的缸盖振动响应信号作为缸内气体压力识别的原始数据，大大提高了识别精度。计算的结果与实测的结果吻合较好，本文的研究对内燃机的状态监测和故障诊断具有实用价值。     

利用缸盖振动信号诊断气门机构故障

在分析缸盖振动信号时域和频域特征的基础上，详细地研究了气门间隙异常对缸盖振动信号时域和频域特征的影响，并利用时域和频域的变化诊断配气机构的故障，提出了用气门关闭时刻改变定量诊断气门异常间隙的分析方法。     

某型柴油机缸盖罩噪声预测及降噪研究

车辆发动机噪声过大会影响驾驶舒适性,故有必要对其进行降噪。针对某型柴油机缸盖罩噪声突出的问题,采用仿真分析与结构振动声辐射理论相结合的方法,对缸盖罩的振动响应和辐射噪声进行预测。通过识别振动薄弱环节,确定优化方向,提出结构改进方案。根据改进方案得出的研究结果表明,缸盖罩顶面振动响应较大,改进后其总声功率级降低了5.81 dB(A),降噪效果明显。     

柴油机缸盖振动信号的小波包分解与诊断方法研究

研究了柴油机缸盖表面振动信号的时域、频域和循环波动特性,揭示了它的非平稳时变特点,提出了从振动信号的小波包分解系数中实现整循环征兆提取和故障识别的方法。实际及分析结果表明了该方法的可行性和有效性,这对其它复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

基于Hilbert-Huang变换识别柴油机缸盖阻尼比

实验敲击某型12150柴油机缸盖,采集振动加速度信号。利用经验模式分解提取了振动加速度信号中主要频率成分对应的模态响应衰减分量,对各分量进行希尔伯特变换和最小二乘法拟合,得到了缸盖系统的模态频率及阻尼比。将计算结果用于缸盖系统的瞬态动力学仿真,说明利用该方法计算的缸盖系统模态频率及阻尼比合理,能够满足缸盖系统动力学研究的需要。     

发动机振动模态的实验研究与计算

为了研究发动机整机结构的动力学特性,在各子结构--机体、曲轴、缸盖和曲轴箱正确的三维实体模型的基础上,组装成整机模型.采用实验研究和理论计算相结合的方法,对此整机的振动模态进行了研究.由于部件间结合面的刚度与阻尼特性难于理论分析和实验提取,采用了虚拟材料来模拟结合面特性,通过反复修正虚拟材料的特性常数,使得整机有限元振动模态分析结果与实验结果相吻合.从而说明所建立的整机的有限元模型是正确可靠的,为整机结构进一步的动态仿真研究奠定了基础.     

分形几何在内燃机振动信号分析中的应用

本文将分形几何引入内燃机振动信号的分析之中,用分维数描述振动信号的复杂程度。对缸盖振动信号的谱分析表明,可以用分维数描述缸盖振动信号。当气门发生故障时,分维数将较正常时小,由此可判断气门状态正常与否及故障类型。     

基于EMD和STFT柴油机缸盖振动信号时频分析

以柴油机缸盖振动信号为研究对象,提出经验模式分解（EMD）和短时傅里叶变换（STFT）相结合的时频分析法。该方法首先利用EMD对缸盖振动信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量（IMF）。根据各分量的特点有针对性地选择高斯窗和汉明窗分别进行STFT,并以时频聚集性指标为目标函数计算各分量的最佳时频分布,最后叠加得到原始信号的最佳时频分布。经对比分析,该方法解决了窗函数及窗宽的选择问题,有效提高STFT的时频分辨率,准确描述柴油机缸盖振动信号的时频分布。     

基于Kalman转移矩阵的发动机故障诊断方法

为了从发动机缸盖振动信号中提取出全面的、高质量的状态特征,建立缸盖振动信号的时变参数模型,提出缸盖振动信号Kalman滤波预测算法,通过引入包含发动机状态信息的Kalman转移矩阵,得到转移矩阵的奇异值分布,构成特征子集。研究不同工况下特征子集的分布,选用极限学习机对特征样本进行分类和测试,实际应用结果表明,发动机故障诊断精度较高。     

小波分解及图像处理在内燃机振动诊断中的应用研究

内燃机缸盖振动具有明显的非平稳时变特点，因此在监测诊断时应尽量利用信号中的信息。为了克服时域和频域特征提取方法的不足，从而充分利用振动信号所包含的信息，本提出了一种新的内燃机故障诊断方法：对缸盖振动信号进行小波包分解，得到信号的时-频分布图，并利用软件方法定义图象，然后提取图象的各种特征参数实现诊断。将该方法用于6135柴油机气阀机构的故障诊断，取得了很好的效果。结果表明此方法简单有效，诊断精度较高，且对信号采样的要求不高，易于实用。     

基于MSPCA的缸盖振动信号特征增强方法研究

针对发动机缸盖振动信号信噪比低的问题,提出了基于多尺度主元分析的故障特征增强方法。将缸盖振动信号小波包分解后,利用主成分分析对所有子带系数进行坐标变换,信号重构后再进行小波包分解,计算新坐标系下各子带的能量作为发动机故障的特征向量。仿真信号验证了本文所提算法对微弱冲击信号的增强能力,与支持向量机结合用于发动机十一种故障的诊断实例表明,故障分类准确率可达到98.76%。     

发动机燃烧噪声和活塞拍击噪声的产生机理试验研究

为有效地控制发动机燃烧噪声和活塞敲击噪声,研究了振动噪声的产生机理,指出了发动机振动传递的基本途径。通过对发动机结构的传递函数试验发现,由燃烧气体力所引起结构表面的响应主要是通过内部传力部件进行,频谱特性呈宽带凸峰特性,而通过敲击缸盖和缸孔引起的振动响应主要发生在2 000 H z以上频段,频谱成尖峰特性,且结构模态效应突出。结合试验结果,最后提出了控制发动机燃烧噪声和活塞拍击噪声的方向,为改进设计提供了参考。     

基于AR模型和神经网络的柴油机故障诊断

基于虚拟仪器技术,采用NI公司PCI-4472采集卡及LabVIEW7．1开发柴油机缸盖振动信号采集分析系统。模拟柴油机气阀漏气、气门间隙异常等故障,并对利用该系统采集的缸盖振动信号样本进行AR谱估计,从中提取5个特征参数,最后利用RBF神经网络进行故障模式识别。结果表明：该诊断方法具有较高的精度,结合LabVIEW与Matlab的平台,便于故障在线监测与诊断系统的开发。     

自适应广义S变换在内燃机气缸盖振动特性研究中的应用

提出了一种基于时频分辨率最优化的自适应广义S变换,并通过仿真试验,比较了自适应广义S变换与短时傅里叶变换和S变换的时频分析结果,证明了自适应广义S变换具有更高的时频分辨率。对某4缸4冲程汽油机气缸盖的振动信号进行时频分析,结果表明自适应广义S变换得到的时频分布比S变换具有更高的时频分辨率,能够较为准确地分辨出气缸盖振动的主要激励源及其时频特性,研究结论可为低振动噪声内燃机改进设计提供指导。     

基于小波包变换的内燃机气阀漏气诊断方法

探讨了利用缸盖振动信号诊断内燃机气阀漏气的一种新方法－－小波包方法。诊断机理分析和实验研究表明,缸盖 振动信号中关于气阀漏气的特征信息集中在高频段,故选用了小波包变换作为信号处理的基本方法,因为小波包变换较之小波变换在中高频段具有更高更均匀的频率分辨率;对实测信号的分析和处理结果表明了小波包在该领域的适用性;建立了基于马氏距离法的气阀漏气多指标诊断模型;进行了实机诊断,取得了预期的效果。     

基于子带能量法的发动机振动信号分析研究

以DA462型发动机缸壁及缸盖外表面的振动信号为研究对象,对发动机振动诊断机理进行研究,在实验的基础上对实验测得的信号用子带能量法进行深入的计算和分析,验证将子带能量法应用到发动机的振动信号分析中,能够对发动机的故障进行较准确的诊断。     

基于时频奇异谱的柴油机缸盖振动信号特征提取研究

针对柴油机故障特征提取问题,提出了一种基于连续小波变换时频分布奇异谱的缸盖振动信号特征提取方法。复Morlet小波变换的时频分布矩阵能从时频两域表征缸盖振动信号的局部特征和能量分布,结合奇异值分解理论将时频分布矩阵分解成能够简捷反映时频分布基本特征的奇异值序列,并运用类内类间可分离性判据对奇异值特征子集进行优选和分析,解决时频分布信息的降维和有效特征参数的提取,试验分析验证了该方法提取的特征具有较好的抗噪声干扰能力和可区分度。     

排水型方尾船加装尾板前后振动性能分析

采用大型通用有限元分析软件和流体边界元方法，对某排水型方尾船加装尾板前后的总体振动特性和尾部振动响应进行了分析计算和比较，得出了加装尾板对该型船总体振动特性和尾部振动响应影响很小的结论．