基于小波包-AR谱技术提取柴油发动机曲轴轴承故障特征

利用小波包分解柴油发动机曲轴轴承振动信号,对不同频段的分解系数进行了时域重构,分别对重构的时间序列进行AR(autoregressive)谱分析,实现了对分析对象的故障特征提取.分析结果表明:小波包-AR谱技术能分离多激励源的干扰,有效地提取柴油发动机曲轴轴承故障特征信号;曲轴轴承特征归一化频段为0～0.25,在发动机转速高于1800r/min时更明显;传感器最佳位置是在曲轴轴承正对的发动机两侧或油底壳处.

基于双谱的柴油发动机活塞销故障诊断

为了从柴油发动机振动信号中提取出活塞销故障特征，采用双谱对振动信号进行了分析，并在双谱模域内沿平行于对角线的直线，按特定步长搜索双谱特征频率面，计算其平均幅值得到信号特征参数，最后利用GA—BP神经网络成功地对故障进行了模式识别。试验结果表明，对于EQ6BT发动机，诊断活塞销故障的最佳部位为发动机缸体下部左右两侧机体，最佳转速为1800r／min，特征频率为1．3—3kHz；信号特征不仅存在于对角线上，还大量存在于对角线以外的区域；采用双谱分析提取故障特征，结合神经网络进行故障诊断，效果良好。

汽车传动轴振动信号分形维数计算

讨论了确定混沌时间序列嵌入维数的平均最近邻域发散度方法,并根据从时间序列中计算分形维数的方法,计算了一组不同平衡度汽车传动轴振动信号分形维数。计算表明,汽车传动轴振动信号具有分形特征;在时间序列具有较大噪声时,平均最近邻域发散度法能很好地确定其嵌入维数,具有良好的收敛性;在其他条件不变时,传动轴的不平衡度与其振动信号的分形维数值呈线性关系,当时间序列样本点达到一定数目时。

用循环谱理论分析柴油机曲轴轴承加速振动信号

探索了分析加速振动信号诊断发动机机械故障的方法。首先介绍了二阶循环谱理论和加速振动信号数据采集原理,并应用循环谱理论分析了柴油发动机曲轴轴承非稳态加速振动信号。试验与分析结果表明:定转速加速振动信号数据采集器能准确地测取发动机加速过程中的振动信号,具有良好的重复性和稳定性;采用二阶循环谱方法能有效提取加速振动信号中分析对象的故障特征;对应特定的循环频率,柴油发动机曲轴轴承存在着明显的二阶循环特征频段。

以粗糙集近似逼近理论提取发动机振动故障特征

主要探索一种从庞杂数据中挖掘有用信息的方法。首先介绍了粗糙集的基本理论与计算近似精度的方法 ,简述了粗糙集理论的特点及与模糊集理论、证据理论的区别与联系 ,然后将经过预处理的发动机振动信号进行实数离散 ,运用粗糙集的下近似、上近似及粗糙逼近理论 ,计算属性等价类对决策等价类的逼近精度。计算结果表明 ,采用等频率和等量间隔相结合的方法离散实数能保留数据中良好的自然分类特性 ,采用粗糙集的近似逼近理论能有效地提取出发动机故障特征。

基于小波奇异性检测的发动机故障诊断方法研究

针对通过二进离散小波变换计算出的Lipschitz指数不够精确且不能描述奇异点能量的不足,提出了模极大值点能量法并用于信号的奇异性检测。通过仿真证明采用该方法不仅能准确定位奇异点发生的位置,并且能描述其能量。将该方法应用于发动机曲轴轴承故障诊断时,为了突出局部时间段的信号特征,采用抽区间采样方法抽取特定时间段的信号。试验结果表明,两种方法的结合能有效区分出曲轴轴承的不同技术状况,并得出最佳诊断部位和最佳检测转速。

基于小波分形技术提取变速器轴承故障特征

利用小波技术对变速器轴承振动信号进行分解,对特定层的信号进行重构,并计算重构信号的分形维数,来实现变速器轴承不同技术状态下特征提取。实验结果表明,特定频率振动信号的分形维数能敏感反映变速器轴承技术状态,它可以作为诊断变速器轴承故障的一个重要特征量。

汽车传动轴故障的振动特征

首先讨论了汽车传动轴振动故障的危害，然后分析了传动轴故障的振动特征。通过理论和实践证明，汽车传动轴不平衡故障的振动频率为轴旋转频率，其振幅值随不平衡加重而变大；传动轴十字轴磨损松旷的振动频率为轴旋转频率的二倍，其振幅随磨损加重而变大。

汽车变速器磨损轴承振动信号混沌行为分析

本文首先讨论了判断时间序列具有混沌性态的准则,探索了求时间序列奇异吸引子嵌入维数的方法,并用G-P算法求关联维数。在尝试用几个传统的奇异吸引子验证了该方法的正确性之后,将它应用于计算一组变速器磨损轴承加速度振动信号的分形维数。计算表明,变速器振动信号具有分形特征。在其它条件不变时,轴承技术状况与振动信号的分形维数密切相关。它们均在2维与3维之间,随着轴承磨损加剧,它向3维逼近。当样本点达到一定数目时,计算结果的稳定性好。

可变风险支持向量机在柴油机故障诊断中的应用

针对支持向量机在故障诊断中不能区别不同误判所造成损失不同的缺点,提出并应用了可变风险支持向量机,对最优分类面进行重新设计,使之更符合实际情况,并在柴油机故障诊断中取得了很好的效果。

车辆信息技术研究综述

首先讨论了车辆信息技术的基本概念,分析了研究车辆信息技术的重要意义,介绍了国内外车辆信息技术研究现状;然后基于国内车辆信息技术研究水平,提出了车辆信息技术研究内容,并以此构建了车辆信息技术体系结构框架;最后指出了车辆信息技术发展趋势。

21世纪汽车换代燃料(Ⅰ)──酒精

根据当前世界交通运输能源技术水平，分别讨论了酒精、天然气和氢气燃料的资源情况，分析了这些燃料应用于汽车的优缺点，着重探讨了酒精应用于汽车的前景、环境效果及与汽油发动机的兼容性。

基于改进阶比的变速器微弱故障特征提取

提出了一种基于转速调整的改进阶比分析方法,并应用于提取变速器齿轮微弱故障特征。从理论上分析了传统阶比方法分析转速波动信号的局限性,提出了基于转速调整的改进阶比分析方法,采用传统和改进阶比方法对实测转速波动信号进行分析,通过对比证实了转速波动对传统阶比分析结果有较大影响,而改进阶比方法能有效克服该影响,明显改善了分析效果,提高了分析精度。分别采用传统阶比和改进阶比方法对变速器加速振动信号进行分析,结果表明,传统阶比谱不能正确区分齿轮正常与轻微故障状态,而改进阶比谱能清晰反映齿轮正常与轻微故障状态的幅值能量变化,说明改进阶比方法能有效分析转速波动信号并正确提取出微弱故障特征。

柴油发动机曲轴轴承振动信号的双谱分析

为提取柴油发动机曲轴轴承振动信号的故障特征,采用双谱的分析方法,提出了用双谱特征频率面来描述信号特征。通过用双谱分析曲轴轴承振动信号,在双谱模域内进行搜索,得到了信号的特征频率面。结果表明,信号采集的最佳部位为曲轴左右两侧机体,最佳转速为1800r/min以上,对角线以外的区域包含了大量的故障特征。双谱能消除发动机振动信号中的噪声,有效提取出曲轴轴承振动特征信号。

基于小波包-AR谱的变速器轴承故障特征提取

提出了一种小波包-AR谱估计和计算散度相结合的汽车变速器轴承故障特征提取方法。将6种不同磨损状况下的变速器轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行自回归(auto regressive,简称AR)谱估计,最后计算各故障轴承到新轴承之间的散度值。试验结果表明,不论是轴承的轴向间隙,还是径向间隙差异及疲劳剥落,在小波包-AR谱的谱图上均有明显的反映,该方法可以有效提取出汽车变速器轴承振动信号中的故障特征。

应用EMD-AR谱提取柴油机曲轴轴承故障特征

提出了一种基于经验模式分解(EMD)和AR(auto regressive)谱技术相结合的曲轴轴承磨损故障诊断的新方法。利用EMD方法分解发动机非稳态加速振动信号,得到一系列平稳的本征模式函数(IMF)分量,对占信号能量主要部分的前5阶IMF分量进行AR谱估计,分析各IMF分量的AR谱频带能量,提取能够反映曲轴轴承磨损故障的IMF分量的AR谱频带能量作为故障特征参数。试验时设置6组不同的振动传感器放置部位和4组不同的采集器触发转速,并利用本文提出的方法分析采集到的发动机非稳态振动信号。分析结果表明,基于EMD及AR谱技术提取得到的故障特征能够准确反映曲轴轴承的磨损状态,且当发动机转速高于1300 r/min,传感器放置于缸体与油底结合部右侧时,提取的故障特征最明显。

发动机稳态与非稳态振动信号分析比较

主要探索了在发动机机械故障诊断中采用非稳态信号分析方法进行故障诊断。介绍了定转速非稳态数据采集器测试原理,讨论了短时傅里叶(Fourier)变换的原理与窗函数选择方法。应用它分析了发动机稳态与非稳态加速振动信号并进行了比较。试验与分析结果表明:定转速非稳态数据采集器能准确地测取发动机加速过程中所设定转速的振动信号;采用短时Fourier变换和窄带能量累加方法能有效提取加速振动信号中分析对象的故障特征,具有良好的重复性和稳定性;加速振动的信噪比远比稳态振动大得多。

变速箱齿轮磨损故障的极坐标角-频表示与诊断

变速箱齿轮磨损将导致振动信号中出现冲击响应成分,通过对每转内冲击响应成分的监测,可实现变速箱齿轮磨损故障诊断。为了提高变速箱齿轮磨损故障可视化监测与诊断效果,该文提出了一种极坐标角频分布方法。将采集的变速箱振动信号通过连续小波变换进行消噪处理并转变为极坐标角频分布,充分表现变速箱齿轮不同磨损工况时冲击成分的变化。以每种磨损工况时6转内的能量作为齿轮磨损特征向量,并将特征向量输入给BP神经网络进行分类训练和模式识别,有效地识别了变速箱的4种磨损状态。该研究结果为极坐标角频分布方法在变速箱状态监测与故障诊断的工程应用提供了参考。

基于多分类支持向量机和D-S证据理论的轴承故障诊断

针对支持向量机(SVM)硬判定输出分类结果缺乏定量评价的问题,提出了一种多分类SVM后验概率建模的改进方法。通过引入D-S证据理论,得到多分类SVM在D-S证据理论识别框架下的基本概率分配,使样本在分类时同时具有定性解释和定量评价。接着,将多源信息送入SVM之后在决策级对多个SVM分类输出进行证据融合,以提高诊断精度。最后,将该方法应用于轴承故障的诊断中。结果表明,该方法能正确分类采用单源信息时所错分样本,降低识别的整体误差,显著提高故障诊断的准确性。

基于高阶累积量的轴承并发故障振动信号分析

针对并发故障特征相互耦合、互相调制且容易被噪声淹没而难于提取的实际问题,利用高阶累积量能有效抑制噪声、识别相位耦合和检测系统非线性的特性,提出了基于高阶累积量的AR双谱方法,并对曲轴轴承、连杆轴承并发故障加速振动信号进行分析.结果表明,基于高阶累积量的AR双谱能从多种激励源相互耦合、互相调制的复杂信息中,分辨出各运行部件的激励频率.曲轴轴承和连杆轴承并发故障时,信号之间存在耦合与调制现象,基于高阶累积量的AR双谱能对曲轴轴承、连杆轴承产生的激励信号进行有效地去耦和解调,分辨出并发故障时,曲轴轴承特征频段为1.5～1.8,kHz,连杆轴承特征频段为0.9～1.1,kHz,特征频段的幅值能量可以作为诊断并发故障的特征参数,表明AR双谱是提取曲轴轴承、连杆轴承并发故障的一种有效方法.