基于振动时频图像和D-S证据理论的内燃机故障诊断

为抑制循环波动性对内燃机故障诊断结果的影响,引入D-S证据理论,提出一种基于内燃机振动时频图像、局部非负矩阵分解、BP神经网络和D-S证据理论的内燃机故障诊断新方法。首先采用平滑伪魏格纳分布(SPWVD)方法对8种不同气门状态的缸盖振动信号进行分析得到振动时频图像,然后用局部非负矩阵分解(LNMF)方法提取时频图像的特征参数并组成训练集和测试集,用得到的训练集对BP神经网络进行训练,再把测试集输入到训练好的BP神经网络,将输出的结果转化为基本概率赋值,用Deng加权平均证据合成规则对同种状态下不同图像的证据进行合成,并利用合成后的结果进行诊断分类。实例分析结果表明,基于振动时频图像和D-S证据理论的内燃机故障诊断方法可以有效抑制内燃机循环波动性对诊断结果的影响,能够准确诊断不同类型的气门故障。     

锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法

针对锂离子电池的容量恢复现象导致的剩余寿命预测精度不高的问题,提出了一种锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法.首先通过分析锂电池的衰退数据将锂离子电池的退化过程分为正常退化、容量恢复和加速退化三种状态,然后分别对三种状态的退化过程进行建模并验证了模型的有效性,将3种状态的模型组合得到锂离子电池多状态容量衰退模型.然后基于建立的模型提出了粒子群优化粒子滤波算法,用于多状态容量衰退模型进行参数识别和状态更新.最后实现了锂离子电池的剩余寿命预测和预测结果的不确定性表达.与其他方法相比,实验结果表明:所提出方法精度更高,鲁棒性更强.     

内燃机缸盖振动信号建模与仿真

针对现有内燃机振动信号采集方法存在的问题,提出一种通过建模仿真来模拟内燃机不同工况振动信号的方法。首先,建立内燃机配气机构动力学模型及气缸模型,分别用来模拟不同间隙气门的落座力及气缸压力;其次对内燃机缸盖进行模态分析,提取前30阶振型及其对应的频率;最后采用有限元法建立内燃机缸盖模型,借助气门落座力及气缸压力仿真结果对缸盖振动进行模拟仿真。利用缸盖振动的实测信号对其模拟信号进行验证,结果证明模拟方法有效可行。     

基于匹配追踪时频LBP谱图的内燃机气门故障诊断方法

为直接对内燃机振动时频图像进行诊断识别,引入图像纹理特征提取技术,提出一种基于振动信号匹配追踪时频局部二值模式谱图的内燃机气门故障诊断新方法。首先,为清晰刻画内燃机时频图像中的各分量信息,利用匹配追踪算法(MP)获取无交叉项干扰项且时频聚集性良好的信号时频表示;然后引入局部二值模式(LBP)生成MP时频表示的LBP谱图,并将LBP谱图的灰度直方序列作为特征参数,利用支持向量机(SVM)对故障状态进行模式识别。在内燃机4种不同气门状态的诊断识别实验中,该方法最高识别率可达99.17%,表明基于MP时频LBP谱图识别的故障诊断方法具有较强的故障特征描述能力,能够准确诊断内燃机气门故障。     

内燃机优化VMD-CWD时频表征与BSNMF编码识别诊断方法

针对内燃机振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD-CWD内燃机振动时频表征与BSNMF分块编码识别的故障诊断方法.利用变分模态分解(VMD)将内燃机振动信号分解成一组本征模态函数(IMF),并叠加IMF分量信号的Choi-Williams分布(CWD)获得时频聚集性良好,无交叉项干扰的振动谱图像.针对VMD分解过程中的参数选取问题,引入功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性.为了实现内燃机振动谱图像的自动识别诊断,在稀疏非负矩阵分解(SNMF)的基础上提出一种更容易收敛的分块稀疏非负矩阵分解算法(BSNMF),用来对内燃机振动谱图进行特征提取,并采用支持向量机对提取的特征参数直接进行模式识别.将本文方法应用于内燃机故障诊断实例中,结果表明:该方法能有效提取内燃机振动信号中的微弱故障特征,实现内燃机气门机构故障的自动诊断.     

基于VMD-PWVD的内燃机振动信号时频分析方法

针对Wigner-Ville分布(WVD)在分析多分量信号时交叉干扰项与时频聚集性相互矛盾的问题,提出一种基于变分模态分解的伪魏格纳分布法(VMD-PWVD),以抑制WVD分布中的交叉项。该方法首先对信号进行VMD分解,将信号在频域上进行剖分,得到一组相互独立的具有不同频率的固有模态函数(IMF)分量,然后对每个IMF分量进行PWVD分析,最后把各个IMF分量的PWVD分析结果线性叠加,重构原始信号的时频分布。仿真结果表明,该方法在有效地从频域和时域双向抑制WVD交叉项的同时,又保留了WVD分布法原有的优良特性。将VMD-PWVD应用于内燃机缸盖振动信号的时频分析中,能很好地刻画出不同工况信号的特征信息,各时频分量物理意义明确,是一种有效的时频分析方法。     

基于两阶段控制的铝-空气燃料电池最大功率点跟踪方法

铝-空气燃料电池作为一种新兴的金属燃料电池,具有比能量高、安全静默、高效环保等优点,但其发电功率水平较低、资源利用率不高,且对其最大功率点跟踪控制方法的研究较少。基于此提出了一种两阶段控制的最大功率点跟踪方法。该方法根据铝-空气燃料电池输出特性,第一阶段基于电阻匹配的最大功率传输理论,通过实时检测燃料电池输出端口电流,对其施加增量扰动寻优,以较大步长接近最大功率点阈值;第二阶段基于模糊控制理论,通过设置功率变化和占空比步长变化的隶属度函数,进一步逼近最大功率点并实现稳定控制。仿真和实验表明,所提方法跟踪精度高、跟踪效果好,具有较强的工程应用价值。     

VMD与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解（VMD）与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的固有模态函数（IMF）分量,然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换,再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明：该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

交直流混合微电网运行控制技术

微电网为分布式能源的充分利用和发展提供了很好的平台,相比单一的直流（direct current,DC）微电网、交流（alternating current,AC）微电网,交直流（alterating and direct current,AC/DC）混合微电网兼具两者的优点,其运行控制技术受到广泛的关注。首先阐述了交流微电网、直流微电网、交直流混合微电网的典型结构与主要特征;并重点基于交直流混合微电网分层控制理念,从设备控制层、协调控制层以及能量管理层三方面的研究现状进行综述;最后结合能源互联网和智能电网的发展,探讨了交直流混合微电网的未来发展趋势。     

基于RP与NMF的内燃机气阀故障诊断方法

针对传统的内燃机故障振动诊断方法,难以有效提取故障特征,诊断精度较低的缺点,提出一种基于递归图(recurrence plots,RP)与非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)的内燃机故障诊断新方法。该方法是利用图像的方法来进行故障诊断:首先通过递归图将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成图像,然后用非负矩阵对得到递归图进行特征参数提取,最后用分类器进行分类识别完成故障诊断。将该方法应用于气阀机构8种工况下振动信号诊断实例中,结果表明:该方法克服了传统的振动诊断方法从时域或频域进行分析时参数选取和故障特征提取的难题,直接将信号生成图像,对图像进行自适应特征参数提取、分类识别,能有效诊断出内燃机气阀机构故障,故障识别精度高,为内燃机振动诊断探索了一条新途径。