基于自适应滤波的坦克发动机振动信号的信噪分离方法

发动机表面振动是一种多振源、激励复杂的振动形式,在发动机测试时目标振动信号受到很强的噪声干扰,必须通过有效方法进行信噪分离.介绍了一种利用人工神经网络进行自适应滤波的信噪分离方法,根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型,并使用该模型滤除坦克发动机汽缸盖振动信号中的机体振动噪声,提高了信噪比,为汽缸盖振动信号的进一步分析处理奠定了基础.     

外卡压力传感器的卡持结构设计与分析

针对外卡压力传感器存在的测试信号重复性差、信噪比低、安装局限性大的问题,设计了一种新型卡持结构——人字形结构,并从理论上分析了该结构相对于＂匚＂形夹块和环形夹块的优势。实验数据表明：采用人字形卡持结构的外卡压力传感器具有测试可靠、信噪比高、通用性好的特点。     

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。     

装甲车辆发动机通用维修工具的研制

针对各型装甲装备发动机,尤其是新装备发动机在部队维护保养、调整、修理等过程中存在的问题,提出了研制一套用于野外条件下的随车工具的技术方案,可以解决当前多种装备发动机在维护、保养、调整和修理过程中专用工具严重缺乏的问题.整套工具可用于室内和野外作业,能实现装备的"伴随保障",对改善装甲装备发动机的维修条件,提高其技术保障能力,具有重要的意义.     

基于压力波对喷油规律的计算方法研究

介绍了基于外卡式压力传感器测量的柴油机高压油管压力波,计算喷油规律和循环喷油量的方法,并在12150L柴油机喷油泵实验台上进行了验证.该方法对于实现喷油规律和喷油量的不解体测量,具有理论指导意义.     

基于瞬时转速分析的坦克柴油机失缸故障诊断方法

针对柴油机失缸故障检测排除工作效率低的问题,利用瞬时转速分析方法实现柴油机失缸故障快速检测。通过坦克实车故障模拟试验,测量了柴油机气缸失火时的瞬时转速信号,采用非线性插值方法对瞬时转速序列进行整周期调整。利用小波包分解方法对瞬时转速信号提取了转速波动信号,分析提取了瞬时转速信号的复杂度和时域、频域特征,建立了基于支持向量机的故障诊断模型,实现了气缸失火故障诊断,并利用瞬时转速波动率作为判定参数,实现了故障定位。     

时间序列关联维数快速算法及实现

针对关联维数计算耗时量大的问题,通过改进点对距离的度量方法,以及采用K-NN技术进行点对的搜索实现了关联和的快速计算,较大程度地提高了关联维数的计算速度.验证表明对于长度为20 480的时间序列,采用快速算法计算关联维数,其耗时量是G-P算法的1/60.     

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。     

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。