基于小波变换和Labview的内燃机振动信号处理

内燃机振动控制的要求越来越严格,因此我们对于内燃机振动信号分析和处理的研究也越来越深入。本文在参照前人对于内燃机振动信号分析方法的基础上,分析内燃机振动信号的复杂性,并结合目前计算机飞速发展的情况,将小波分析法结合虚拟仪器软件Labview对内燃机振动信号进行分析和处理。首先介绍小波变换的基本内容,然后分析它在内燃机信号分析中的应用,最后使用计算实例来验证该方法的有效性。结果表明,该方法在分析内燃机振动频率成分、剔除噪声、提取特征信号等方面具有很大的优势。

现代控制理论在内燃机振动主动控制中的应用

内燃机的振动是有害的,为了克服这类有害的振动,人们已经开始研究主动控制振动的途径。本文简述了现代控制理论在内燃机振动主动控制领域的应用现状,阐述了各种控制理论与内燃机振动系统的关系。本文以现代控制理论中有代表性的最优控制、自适应控制、鲁棒控制为重点分析了现代智能控制理论在振动系统控制中应用的可能性与发展,指出了内燃机振动主动控制领域今后一段时间内的研究重点与方向。

基于自适应模糊控制算法的船用内燃机振动控制研究

本研究针对船用内燃机在复杂海洋环境中存在的振动问题,开展了基于自适应模糊控制算法的振动控制研究。由于船用内燃机的振动直接影响船舶的性能和安全性,且传统控制方法难以适应环境变化和精确控制,本文引入模糊控制技术,特别是自适应模糊PID控制器,以提高控制系统的灵活性和响应速度。研究中首先分析了内燃机振动的动力学特性,并构建了模糊控制模型。通过仿真实验验证了控制策略的有效性,结果显示自适应模糊控制策略显著提高了振动控制的效率和精度。研究优化了振动控制的动态和静态性能,为类似的工业应用提供了新的解决方案。

基于Gammatone滤波器组的内燃机气缸盖振动特性研究

借助听觉模型已有的研究成果,提出了基于Gammatone滤波器组听觉模型对内燃机缸盖振动信号进行时频分析的新方法。根据柴油机本身的配气定时划分时频区域,提取能量百分比特征值,并采用RBF神经网络方法进行故障诊断与识别。对实测缸盖振动信号的分析结果表明:新方法能够准确地对信号进行时间和频率定位,分析结果直观并能很好地描述信号中的中高频成分,进而快速提取诊断特征向量,并通过神经网络成功识别出内燃机的四种不同工作工况。

内燃机整机振动模糊控制系统的设计

内燃机振动的主要类型是整机振动和扭转振动。主动控制则可以通过外界能量主动改变控制系统的某些参数来适应内燃机整机振动的变化,因此能达到更好的减振效果。本文以4135型柴油机为研究对象,建立了内燃机整机振动六自由度的数学模型并进行了动力学分析,明确了整机振动的主要干扰力,由此建立了占主导地位的内燃机整机垂向振动控制系统的数学模型。

基于小波改进阈值消噪的缸盖振动信号分析

提出了一种改进的小波阈值新方法对内燃机缸盖振动信号进行消噪,进而实现特征向量的提取。试验表明采用改进小波阈值方法能有效地消除信号中噪声的干扰,提高信号的信噪比。用小波包提取消噪后信号的能量作为特征向量,来表征内燃机故障特征,可为神经网络的自适应故障诊断提供新的故障样本。

巴特沃斯小波构造及其故障诊断应用研究

讨论了由正交滤波器组构造小波的方法和所要满足的正则性条件。分析比较了由有限冲激响应(FIR)滤波器组构造出的小波与无限冲激响应(IIR)滤波器组构造出的小波。并将基于IIR滤波器组的7阶巴特沃斯小波与基于FIR滤波器组的Daubechies小波在信号降噪中的效果进行比较,得出了低阶IIR滤波器组构造的小波可以与高阶FIR滤波器组构造出的小波分析效果相似。最后,将巴特沃斯小波用于内燃机故障的诊断。证明巴特沃斯小波作为小波变换应用里的一个分支,可以在数字信号处理和故障诊断中得到良好的应用。