自适应信号处理在柴油机振动信号识别中的应用

介绍了信号自适应处理的基本方法和自适应对消原理，利用正弦合成信号和正弦与噪声合成信号的对消实例验证了该方法。在对PZ12V190B型柴油机缸盖振动信号的分析中，用非爆发段信号作为待消信号，对原信号进行了对消，抑帛了噪声及其他信号，突出了有效信号。     

车用柴油机振动故障混沌诊断系统及其应用

为实现车用柴油机潜在振动故障有效诊断,基于建立的车用柴油机状态监测系统提取车用柴油机振动信号,并得出不同嵌入相空间下车用柴油机机身振动信号时间序列关联维数的变化规律.研究结果表明;车用柴油机振动信号时间序列是混沌序列,影响车用柴油机振动信号的系统内部因素最多可达8个,最少不会少于1个;缸盖振动既具确定性,又具混沌特性,而缸套振动、机身振动则可以认为是混沌振动.     

自适应信号处理在柴油机振动信号识别中的应用

介绍了信号自适应处理的基本方法和自适应对消原理 ,利用正弦合成信号和正弦与噪声合成信号的对消实例验证了该方法。在对PZ1 2V1 90B型柴油机缸盖振动信号的分析中 ,用非爆发段信号作为待消信号 ,对原信号进行了对消 ,抑制了噪声及其他信号 ,突出了有效信号。     

柴油机缸盖周期性振动信号的自相关周期识别

提出了类周期概念,利用拓展的周期信号自相关函数,实现了柴油机缸盖振动信号类周期力主要振动波形的提取实验证明垢准确性高,有利于实现数据处理的智能化,为进一步分析柴油缸盖振动信号奠定了扎实的基础     

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.     

柴油机缸盖周期性振动信号的自相关周期识别

提出了类周期概念,利用拓展的周期信号自相关函数,实现了柴油机缸盖振动信号类周期的识别和主要振动波形的提取。实践证明,该方法的准确性高,有利于实现数据处理的智能化,为进一步分析柴油机缸盖振动信号奠定了扎实的基础。     

车用柴油机台架轴系扭转振动及其减震器效应

本文在对车用柴油机硅油减震器轴系的扭转振动分析的基础上,给出了该柴油机危险谐次转速下的扭转振动特性图谱,根据这些图谱可以预测轴系有关参量改变时的扭转振动状况和曲轴自由端的最大振幅变化。文中分析了车用柴油机台架试验时扭转振动的自由端振幅超过允许限的原因。提出了轴系的最佳匹配方案。     

内燃机车柴油机激励及其对司机室振动影响分析

为研究内燃机车司机室振动现象产生的原因,发现其中柴油机激励有很大影响。通过计算柴油机惯性力、惯性力矩和倾覆力矩,分析了柴油机的振动激励力。建立某调车机车的有限元模型,分析了底架固有模态;并设计了合理的谐响应工况研究柴油机激励相位与大小对司机室振动的影响。研究表明柴油机激励的相位对司机室振动幅值影响不大;当其各支承上激励相位相同时,司机室振动幅值最大。     

一种便携式工程机械振动信号采集系统的设计

设计了一种工程机械振动信号采集与分析系统,系统由加速度传感器、HS801虚拟测试仪、笔记本电脑等组成,通过用自带电源工作,携带方便,可以高精度、低成本地完成信号的实时采集分析,特别适用于机动测量;最后,给出一个利用该系统采集与分析工程机械振动信号的应用实例,获得ZL50型装载机操纵台的振动信号及频谱、功率谱。     

涡街流量信号中管道振动噪声的分析与处理

研究了获取管道振动噪声干扰特征的方法,介绍了基于加速度传感器的管道振动信号的采集.结合涡街流量信号和管道振动信号的频谱分析结果,指出了管道振动信号频率与涡街流量信号的主要干扰分量频率直接相关.研究表明,可通过获取管道振动加速度信号特征,来间接获得涡街流量信号中最主要噪声的频率特征.基于这一研究结论,以管道振动信号的特征信息为参考输入,验证了通过自适应滤波对涡街流量信号中振动噪声的滤波方法.     

基于ERTU的机床振动信号采集处理的硬件系统研究

该文设计了一种基于ERTU的机床振动信号采集处理的硬件系统。该系统通过ICP加速度传感器采集模块,存储模块,主系统模块等,把电信号转化为数字信号送入ERTU系统,从而实现振动信号的采集和处理。     

基于振动信号的柴油机气门间隙异常故障诊断

为探讨简易诊断柴油机气门间隙异常的有效方法,采用柴油机缸盖表面的振动信号进行试验研究。采集了柴油机在不同气门间隙下的振动信号,用时域法和频域法相结合的分析方法对故障特征信号进行分析,得出了气门间隙异常的频率特性和判断依据。结果表明,采用振动检测技术可以实现不拆卸配气机构就可简易诊断柴油机气门间隙异常故障。     

柴油机振动信号谱估计的自回归方法

介绍了经典谱分析和现代谱分析中自回归 (AR)谱分析的各种常用方法 ,比较了各种方法对模拟信号 (样本总数N =32 )和柴油机爆发信号 (N =12 8)的处理效果。结果表明 ,经典谱分析方法的稳定性好 ,但分辨率受信号样本数影响 ,不适于小样本信号。现代谱分析方法比经典谱分析方法有更高的分辨率 ,因而可用于柴油机小样本数据段的分析 ,但使用时要注意模型阶次 p的选择。当 p太高时 ,各种方法都出现不稳定的现象。自相关法的分辨率略低 ,但其稳定性较好 ,可优先考虑使用。柴油机振动过程中有许多小样本信号 ,如爆发、阀开关、喷油信号等 ,它们引起的振动信号都非常短 ,采用AR谱估计方法是非常合适的     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声，在进行故障特征提取之前必须加以消除。首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比，然后将奇异值分解技术用于信号降噪。最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法。该方法将输入信号进行一次小波包分解，利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪。实例表明，小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好。与其他方法相比，用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高，且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号，大大提高了特征提取的准确率。     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除.首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪,最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法.该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪.实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好.与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率.     

基于球磨机筒体振动的料位特征量

基于球磨机筒体的振动机理,提出了一种新的料位特征量.首先对球磨机筒体内料位分布的特点进行了分析,给出了球磨机筒体上振动测点的布置方案.同时针对筒体上振动信号采集的特点,开发了一套振动数据无线采集系统,确定了筒体振动信号的采集方法,并通过实验采集了不同给煤量工况下球磨机筒体与轴承座振动信号.然后根据料位与球磨机筒体及轴承座振动之间的关系对原始振动信号进行了滤波处理.最后从反映料位变化的敏感程度出发,比较了球磨机筒体与轴承座振动料位特征量.比较结果表明,相对于传统的料位特征量,筒体振动料位特征量更能灵敏地反映料位的变化,为实现料位的准确测量提供了可靠的依据.     

小提琴共鸣箱振动特性的有限元仿真与实验研究

小提琴共鸣箱作为小提琴发声系统最为核心的部分,其振动状态对小提琴的声学特性起着重要作用.首先对提琴共鸣箱系统进行受力分析并建立其精确模型,然后通过有限元仿真,分析了不同结构参数的小提琴共鸣箱的振动模态及频率响应,并将其与文献中的实验结果进行比较.仿真结果表明,小提琴共鸣箱面板和背板的一些参数,如琴板厚薄、拱高、拱形变化、低音梁和音柱状况及接触刚度等,对共鸣箱振动特征影响大.最后设计了基于加速度传感器的振动测量系统和采用滑弦激励方法,对小提琴共鸣箱的振动特性和频率响应等进行了实验,其结果符合共鸣箱振动有限元仿真和数值分析的结论.该研究为提琴制作者通过琴板几何形状和音柱等调整,改善小提琴共鸣箱振动特性提供了理论参考.     

激励信号特征对随机子空间方法结构模态识别的影响

利用MATLAB软件产生不同分布特征的白噪声激励信号,基于商用程序ANSYS对一简支梁在环境激励下的动态响应进行仿真模拟,根据该梁的结构响应信号利用SSI方法实现其模态参数识别,分析了不同白噪声激励信号的离散程度和零均值误差对SSI模态参数识别方法的影响.     

汽轮发电机组故障的振动特征与自动识别

讨论了汽轮发电机组的常见故障在振动信号中所反映出的一些特征,以及这些特征所表现出的不确定性问题.提出了一种模糊性假设的统计检验方法并应用于随机模糊性振动特征的自动识别中.