车用柴油机振动信号的去噪声处理

针对柴油机振动信号的瞬时非线性特点,论述了车用柴油机振动信号处理理论与方法.采用柴油机振动信号的IMF分量进行特征频带识别,将柴油机振动信号经验模态分解,去掉主要干扰因素所对应的IMF分量,再将剩余IMF分量进行重构得到柴油机振动信号.重构后的信号反映了车用柴油机机身振动的真实信息.     

液压挖掘机反铲切削过程振动信号去噪处理

针对小波包频带能量分解和Hilbert-Huang变化在信号的去噪研究中的优势,对比2种方法在液压挖掘机反铲切削过程中振动信号去噪的准确度.以液压挖掘机工作装置的振动信号为例,利用小波包频带能量分解算法与Hilbert-Huang变化算法分别对振动信号进行重构.其中,Hilbert-Huang变换首先是对振动信号通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)得到IMF分量;然后,对IMF分量进行Hilbert谱分析,得到IMF分量的能量特征,选择有用的IMF分量进行信号重构,从而消除噪音信号的干扰.研究结果表明:与小波包频带能量分解方法相比, Hilbert-Huang变换的液压挖掘机反铲切削过程振动的重构信号更加接近真实信号.     

基于MEEMD和二代小波阈值的表面肌电信号去噪处理

表面肌电(surface electromyogram, sEMG)信号能够反映神经肌肉的相关活动信息,被广泛应用于假肢控制、临床医学等领域,而获取干净的sEMG信号是精确地解释和应用信号的先决条件。为了消除混杂在sEMG信号中的噪声,文章提出了一种基于改进的经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition, MEEMD)与二代小波改进阈值函数相结合的sEMG信号去噪方法。对含噪的sEMG信号进行MEEMD分解,再对高频的本证模态分量(intrinsic mode function, IMF)进行二代小波改进阈值函数去噪,将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量以及残余信号进行重构,重构后的信号即为去噪sEMG信号。仿真结果表明,基于MEEMD与二代小波改进阈值函数方法的去噪性能指标高于其他方法;实验结果表明,该方法结合了MEEMD和二代小波的优点,能够很好地消除噪声,且能最大限度地保留信号中的有用信息。     

基于经验模态分解的齿轮箱故障特征提取

利用小波去噪阈值法对齿轮箱故障振动信号进行去噪,将经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障进行特征提取,此方法适合于对非线性非稳态信号进行自适应的分析.利用小波阈值去噪方法对原始信号进行预处理,将去噪后的信号进行经验模态分解,得到一定数量的本征模态函数(IMF)分量,选取特定的IMF进行FFT,得到相应的功率谱,从而达到提取齿轮箱故障特征频率的目的.对齿轮箱故障信号进行分析,结果表明该方法能够有效地识别出齿轮箱故障特征频率.     

采用集合经验模态分解和改进阈值函数的心电自适应去噪方法

针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采用过零率自适应判断各IMF的噪声类别:若IMF包含高频噪声,采用结合软硬阈值优缺点所提出的改进阈值函数以去除IMF分量中的高频噪声;若IMF包含低频的基线漂移,则采用中值滤波器抑制基线漂移。最后将处理后的IMF分量叠加,即可重构去噪后的心电信号。实验结果表明,与已有的小波阈值法去噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RSME)对比,所提方法对心电信号去噪效果更加显著,而且能完整地保留波形特征。     

基于EEMD和ICA的语音去噪方法

语音去噪技术是语音识别系统走向实用化的一个关键性难题.针对语音信号为非平稳信号的特点,提出了一种基于EEMD和ICA相结合的语音去噪方法,首先利用集合经验模态分解(EEMD)算法将含噪语音信号分解为若干个独立的固有模态函数(IMF),消除了经验模态分解(EMD)算法处理语音信号时产生的模态混迭现象;然后将固有模态函数通过改进的独立分量分析(ICA)算法分离出若干个有效的语音信号分量;最后对其进行语音重构,从而达到消除噪声干扰的目的.实验结果表明,该方法在输入信噪比为-10dB的汽车噪声条件下,可以将语音信号的信噪比提高到2.741 2 dB.     

基于改进小波去噪预处理和EEMD的采煤机齿轮箱故障诊断

针对采煤现场强噪声背景下采煤机齿轮箱振动信号集合经验模态分解(EEMD)故障特征不明显和分解效率较低的问题,提出基于改进小波去噪预处理和EEMD的故障诊断方法。采用小波改进阈值函数法对振动信号进行去噪预处理,与传统小波阈值函数法相比能够有效地提高信号的信噪比。对去噪后的信号进行EEMD分解得到若干个本征模态分量(IMF),计算各IMF分量的相关度并剔除虚假分量。将该方法应用于采煤机齿轮箱行星轮的故障诊断,通过对真实的IMF分量进行频谱分析并提取信号的故障特征频率,与未去噪的信号进行对比。研究结果表明:该方法能够突出故障特征频率,使分解效率提高17.35%,并能进一步减小模态混叠现象。     

一种优化的VMD算法及其在语音信号去噪中的应用

针对非连续、 非平稳语音信号中含有噪声的问题, 提出一种基于参数优化的变分模态分解去噪算法. 首先, 利用灰狼优化算法搜寻变分模态分解算法的最优分解参数组合——分解模态数K和惩罚因子α, 通过使用获得的参数组合分解语音信号以获得K个特征模态函数分量IMF; 其次, 利用相关系数选择有效模态分量, 并用小波阈值处理无效模态分量; 最后, 重构小波阈值处理后的模态分量和有效模态分量以对语音信号进行去噪. 实验结果表明, 该算法与其他经典算法相比能有效提升信噪比, 降低均方误差, 提高语音信号的质量.     

SG-VMD-SVD的信号去噪方法研究

油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题.为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结合的油气管道信号的联合去噪方法.首先,针对泄漏信号在时域利用SG平滑滤波降噪,去除尖脉冲、高频成分等噪声,提高输入信号的信噪比;将滤波后的信号利用VMD分解,通过计算各个本征模态分量(IMF: Intrinsic Mode Function)与信号之间的曼哈顿距离,从而区分信号分量与噪声分量,对噪声分量进行频域奇异值(SVD)去噪,最后将滤波后的分量与信号分量进行重构,得到最终降噪后的信号.通过仿真和实际实验表明,该方法与单一VMD法、VMD-小波变换、SG-VMD-时域SVD去噪方法相比,去噪后所得信号信噪比相对较高,并验证了该方法去噪效果的优越性和对油气管道泄漏信号去噪的可行性.     

改进EMD在轴承故障诊断中的应用

为解决传统镜像延拓经验模态分解(mirror Empirical Mode Decomposition,简称mirror-EMD)在对信号分解过程中易受随机噪声干扰,易产生虚假固有模态分量(Intrinsic Mode Function,简称IMF)的缺点,论文提出了一种将自适应小波阈值去噪,镜像延拓EMD分解,相关系数法剔除虚假IMF三者相结合的改进EMD方法 (简称wt-mirror-EMD).该方法首先对原始故障信号去噪,然后对去噪后信号镜像延拓EMD分解,得到若干个IMF分量,最后对各IMF分量计算相关系数,对相关系数大的主IMF作频谱分析。仿真信号和实际轴承信号分析均表明,wt-mirror-EMD,该方法相对于传统改进mirror-EMD方法,尤其是当有噪声干扰时,检测结果更加准确。     

基于EMD和模糊聚类的柴油机故障诊断

根据柴油机故障振动信号的特点,提出了一种经验模式分解和模糊c均值聚类相结合的柴油机振动信号故障诊断新方法.首先,采用经验模式分解方法对柴油机排气门间隙为0.4,0.6及0.75mm的3种工况下的振动信号时间序列进行分解,对分解求得的前6个固有模态函数分别求其能量比并将其作为反映故障状态的特征参数,再利用模糊c均值聚类方法对特征参数进行聚类分析.实验结果表明:所有样本的测试结果均与实际状况相一致,该方法可以有效地对气门间隙故障进行诊断.     

基于CEEMDAN能量熵的故障特征提取方法

作为武器装备的重要组成部分,复杂机械设备发生故障会严重影响其性能,如何将故障特征有效提取出来尤为重要。针对复杂机械设备振动信号非平稳非线性的特点,本文提出利用自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）结合能量熵的方法提取信号故障特征,并以某型装备柴油机为例进行验证。通过构建多分量调制信号,分析比较了EMD、EEMD、CEEMD以及CEEMDAN四种算法的分解效果。利用CEEMDAN对振动信号进行分解,提取相关性较大的IMF分量的能量熵作为特征向量,输入到支持向量机中进行模式分类。研究表明,CEEMDAN能够一定程度上抑制了模态混叠问题,对于不同类型的故障能够有效的识别。     

基于改进EMD的麦克风阵列语音增强研究

提出一种将改进EMD与麦克风阵列MVDR自适应波束形成相结合的语音增强方法。该方法利用互相关系数阈值法去除将EMD算法分解后的的虚假IMF分量,结合各阶IMF分量的自相关函数特性准确获取信号与噪声的主导IMF分量分界点,然后对所有噪声主导的IMF分量进行小波阈值去噪,接着将所有剩余IMF分量进行MVDR波束形成获得增强语音信号。改进EMD算法避免了在高信噪比条件下的信号失真,与MVDR波束形成相结合,满足了MVDR窄带特性要求,增强了麦克风阵列抗干扰能力。实验结果证明了方法的有效性。     

蔗糖水溶液乳化柴油对发动机性能的影响研究*

在一台双缸直喷式柴油机上,对燃烧蔗糖水溶液乳化柴油时发动机的燃油经济性和排放性进行试验。分析结果表明:在柴油机参数不做改变的情况下,与纯柴油相比,蔗糖水溶液乳化柴油的动力性有所下降,当量燃油消耗率和碳烟以及CO排放量在中高负荷工况下都有明显降低,NOx排放在各种工况下都显著降低;但HC的排放量增加。与乳化柴油相比,蔗糖水溶液乳化柴油的动力性升高,当量燃油消耗率和碳烟以及CO排放量在中低负荷时有所增加,大负荷时明显降低;NOx的排放量在中小负荷时明显减少,大负荷时略有增加,HC排放在各种工况下都显著降低。     

基于EEMD的柴油机缸套磨损故障诊断

针对柴油机缸套磨损故障诊断问题,在实车上测试了柴油机机体振动信号,应用经验模态分解(EMD)对不同磨损状态下的柴油机机体振动信号进行了分析,然而,EMD存在的模态混叠问题使其难以获得准确的基本模式分量(IMF).为此引入基于总体经验模态分解(EEMD)的改进的局域波分析方法,利用EEMD获取无模式混淆的IMF,通过Hilbert边际谱分析信号能量随瞬时频率的变化特征.工程实测分析结果验证了应用该方法进行柴油机缸套磨损故障诊断的有效性.     

柴油机燃用生物柴油和柴油混合燃料的试验研究

通过对比实验研究了柴油机燃用生物柴油和柴油的混合燃料对动力性、经济性和排放特性的影响.试验结果表明:发动机燃烧过程的滞燃期略有增长,燃烧压力、压力升高率和放热率的曲线均右移,且最大值有所下降.柴油机燃用混合燃料使柴油机的动力性能和经济性能有所降低,但发动机的HC,CO,NOx和碳烟的排放却有所改善.发动机燃用混合燃料是可行的.     

柴油机燃油和空气磁化节油减烟试验研究

在 S195柴油机试验台架上对柴油机的动力性、经济性和碳烟排放进行研究 ,在标定工况下 ,采用不同磁场强度和不同磁化方法对燃油与空气磁化。结果表明 ,柴油机的比油耗有所下降 ,转速有所提高 ,排气烟度得到大幅度改善。另外 ,空气和燃油磁化后对柴油机性能也会产生影响 ,即燃油和空气同时磁化的效果最佳。     

内燃机车实时油耗检测系统的设计与实现

为实现内燃机车柴油消耗的精确测量,提高内燃机车燃油计量水平,针对东风4型机车,设计了一种以单片机为核心的新型多功能随车油耗实时检测与存储装置。该装置设计有内、外双向数据传输窗口,并设有传感器采集装置,实时采集机车运行过程中的油耗数据;同时显示并存储油耗和与之相关的机车参数。最后可以将存储所得的相关数据通过存储介质转存到PC机,进行相关分析。实验结果表明该装置在实际工作环境条件下,保持了良好的测量精度,长期运行的精度可以达到1%的设计要求。     

柴油机特性曲线的仿真和燃油消耗的预测

为了对柴油机特性曲线进行仿真和对燃油消耗率进行预测,考虑到影响柴油机的各种因素,采用非线性的建模方法,并使用数据处理的分组方法（GMDH）对柴油机特性曲线进行建模仿真,同时对燃油消耗率进行预测.结果表明该方法对柴油机特性曲线的仿真和燃油消耗预测具有可行性和实用价值.