基于自适应奇异值标准谱和EMD的柴油机故障诊断

针对柴油机多发故障,提出了自适应奇异值标准谱和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)相结合的故障诊断模型。通过计算平均最近邻域发散度和奇异值标准谱的方法自适应地选择奇异值分解的嵌入维数和重构阶数,提高了奇异值分解降噪的精度。对降噪后的信号进行EMD分解,并利用调整余弦相似度标准提取反映信号真实特征的主固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),进而提取故障特征参数。将此模型应用于F3L912柴油机进气门漏气、单缸失火和多缸失火等故障的诊断,通过提取峭度和过零率作为故障特征,获得了较高的故障分类准确率。

基于分布式光纤传感技术的管道破坏联合检测方法

现有的油气管道第三方破坏检测方法的检测效率低、易受环境磁场等外界干扰,导致误报率较高。为了提高检测率,提出一种基于分布式光纤传感技术的油气管道破坏信号检测方法:先计算检测时段内每帧信号的短时能量与修正过零率,再计算所有帧信号的短时平均能量与修正过零率标准差,然后将两者联合起来,通过对破坏信号的有、无进行判定,可以实现有效检测管道破坏信号,大大降低了管道监测系统的误报率。分别模拟不同的人工、机械破坏信号,对新建的联合检测方法进行可行性、有效性验证,结果表明:将短时平均能量与修正过零率标准差联合检测管道破坏信号的方法能够剔除干扰,对人工、机械模拟入侵事件检测准确率超过90%,可为管道安全运行提供技术保障。