基于振动分析的坦克柴油机汽缸燃烧压力检测方法

针对在坦克实车上不易直接测量柴油机汽缸压力的问题,提出了一种通过测量柴油机汽缸盖振动信号来间接检测汽缸燃烧压力的方法。在某型坦克柴油机上同步测量了汽缸燃烧压力、汽缸盖振动信号和变速箱振动信号,利用自适应滤波方法滤除了汽缸盖振动信号中包含的变速箱振动信号形成的噪声干扰,利用配气相位从时间域分离出由气体燃烧压力激发的振动信号,利用Hilbert变换和小波分解方法分别提取了振动信号和压力信号的特征波形。建立了RBF神经网络模型,以汽缸盖振动信号的包络作为网络输入,实现了汽缸燃烧压力的间接检测。     

基于小波分解的柴油机振动信号特征提取方法

柴油机振动是一种多振源的复杂振动形式,其机体表面振动是内部各种激振力共同作用的综合反映。在柴油机使用过程中技术状态的改变将导致激振力发生不同的变化,因此测量机体激振信号有利于对柴油机技术状态进行监测。通过测量不同技术状态的柴油机机体振动信号,利用小波包分析的方法,将柴油机振动信号按其特征频率进行了小波分解和重构,提取了振动信号特征。分析结果表明,此方法能够提高信噪比,提取的振动信号特征能够反映柴油机技术状态的变化。     

柴油机缸盖振动信号关联维数的影响因素分析

柴油机缸盖振动信号的关联维数是柴油机健康状况评估的重要参数。在实际工程应用中,关联维数的计算面临着重复性差的问题,通过分析振动信号的截取方法、信号成分以及工况等因素对关联维数计算的影响,较好地解决了关联维数计算重复性差的问题。     

基于振动信号提取柴油机低频排气噪声特征研究

针对柴油机低频排气噪声的频率与强度很难准确地用理论计算等困难 ,试验研究了柴油机排气管内低频排气噪声信号与排气管壁上振动信号的相互关系 .结果表明 ,低频范围内 ,振动信号与噪声信号几乎呈现周期性的完全相干 ,在相干频率处振动信号能反映排气噪声的类周期性 .     

低频窄带振动信号同步采集提取技术研究

<正>本文介绍了一种崭新的低频窄带振动信号同步采集提取技术。该技术属于涉及信号检测、滤波器技术、直升机自控等技术的交叉研究领域。其核心是提取关键低频窄带振动信号特征向量,以数字化方式实现计算机处理,从而研制成振动主动控制计算机。进而最终实现直升机的真正自动飞行控制。本文提出了低频窄带振动信号同步采集提取技术的原理、方法、研究思路,介绍了其成果,并对国内外相关技术情况进行了对比。     

基于缸盖振动的燃油喷射系统故障诊断

对V型12缸柴油机缸盖振动燃烧段信号与缸内压力进行了时域对比,分析了失火时的缸盖振动响应,研究了供油规律随转速变化情况。分析表明缸盖振动中包含喷油器针阀落座的振动响应,研究了基于短时能量动态双阈值端点检测提取针阀落座响应时间特征的方法,利用振动信号的峰值加速度来表征针阀落座的强度。在不同工况及不同状态下提取了针阀落座时间及强度的振动特征,结果表明：振动特征能够有效反映针阀的工作情况,可以用于燃油喷射系统故障的诊断。     

基于实车测试的坦克柴油机振动评估

针对坦克柴油机不解体快速振动检测与技术状况评估,选择具有代表性的2种车型为研究对象.测取了柴油机停止间、空挡时不同转速工况下的振动信号,分析了0.01～1 kHz范围内的振动烈度和带宽均方根特征参数随转速变化情况,制定了基于实车测试的振动评估参考标准,并提出了装备使用指导意见.     

电磁炮炮管振动信号分析及处理方法

炮管发射振动是影响电磁炮发射稳定性及射击精度的关键因素,获取炮管振动信号有效数据,对优化其发射性能具有重要的意义.在对电磁炮炮管振动信号分析的基础上,提出了采用小波阈值去噪和最小二乘法相结合的信号处理方法来去除振动干扰信号,通过仿真实验,理论验证了该信号处理方法的有效性;设计测试系统进行振动实测实验,并使用该信号处理方法获得振动有效信号,进一步验证了该方法的有效性和实用性;计算得到炮管振动位移参量,为电磁炮设计、优化提供了理论依据.     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

模糊识别和随机森林算法在柴油机振动信号状态识别中的应用

针对模糊识别算法中,样本特征向量中各参量(分量)对状态分类的贡献权重难以确定的问题,提出了利用随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法。通过对柴油机台架试验振动信号的跟踪分析,获得了柴油机在磨合期、100摩托小时、200摩托小时、300摩托小时及400摩托小时5种不同使用期(典型状态)的75个振动信号样本,然后计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,利用随机森林算法进行特征选择,确定4个重要特征参量及其权重,用统计方法得出其隶属度函数,最后根据评价向量对样本进行识别,识别准确率达到94%以上。     

基于阶次跟踪和BP网络的齿轮箱故障模式识别

在对齿轮箱的原始振动信号进行时域采样的基础上,利用小波包分析对其进行消噪,然后对得到的数据进行角域重采样,得到基于阶次跟踪的采样信号,再对该信号进行特征参量提取,最后利用BP网络对得到的故障特征参量集进行模式识别。该方法能够避免传统分析方法中难以克服的“频率模糊”现象,对于瞬态信号有较好的分析处理能力,是对传统频谱分析法的有力补充。     

油管油压信号的载荷识别

在高速柴油发动机喷油系统性能检测中,一般以燃油压力信号作为喷油系统性能检测参量。通过对油压波形进行分析来判断喷油系统的工作状况,阐述了采用载荷识别技术识别油压信号的频谱特性,进而得到其时域波形的理论与方法,并在模拟试验中获得了识别结果。     

匹配追踪信号分解法在进气门间隙故障诊断中的应用

介绍了匹配追踪信号分解法在发动机故障诊断中的应用。针对康明斯6BT5.9型发动机进气门振动信号,采用时域表达较为理想的高斯函数作为信号展开的基元函数进行信号分析,并进行了试验验证。     

新型管压传感器的研制及应用

针对目前外卡式管压传感器存在的问题，设计制作了一种新型外卡式ICP（Integrated Circuit Piezoelectric）型管压传感器。利用该传感器采集了柴油机高压油管压力信号，通过对测试信号的无延时实时滤波、去趋势项和归一化处理，实现了柴油机转速的准确计算；通过时域波形的分析，提取了4个喷油特征点。研究结果表明：该传感器具有使用方便、性能可靠和测试准确的特点。     

基于阶次分析方法的齿轮箱齿轮故障诊断研究

研究了旋转机械非稳态振动信号分析中的计算阶次分析方法．分析了该方法在重采样过程中的采样率设置规则．利用插值算法实现了对等时间间隔采样的齿轮箱振动信号的角域重采样,将其应用于齿轮箱加速过程故障诊断,成功识别了齿面磨损故障．结果显示,阶次分析法能有效避免传统频谱方法出现的频率模糊现象,在处理非平稳转速变化信号时具有独特的优越性．     

内燃机电站联轴器配合松动故障的诊断方法

通过对联轴器在正常与故障情况下振动信号数据的分析处理,找出联轴器的配合状态特征——振动信号在频域中的能量分布关系,提出了故障判断方法。