基于变分模式分解与高阶累积量的爆震信号特征识别

发布时间：2021-08-18 23:41

　　为提高整体性能,发动机的小型强化技术快速发展,但是这也导致了发动机爆震趋势的大幅上升。强烈的爆震不仅会影响发动机的整体性能,还会降低其使用寿命,但是轻微的爆震会使发动机缸内燃烧接近等容燃烧,这有利于提高发动机效率。因此有必要对发动机爆震进行精确识别,使其能运行于轻微爆震工况。这对于发动机领域具有十分重要的理论意义与工程应用价值。由于结构简单等优点,通过机体振动信号对发动机爆震进行检测,是应用最为广泛的一种爆震检测方法。因此论文进行了台架实验,同步采集了缸压信号与振动信号,将缸压信号作为对比,对振动信号进行了深入的分析。机体振动信号含有大量背景噪声,极为复杂,需要利用精确的算法对其进行处理才能准确提取出爆震特征。通过对现有计算方法的分析,论文决定将变分模式分解（Variational Mode Decomposition,VMD）算法引入到爆震特征识别领域。VMD算法含有多个控制参数,其中分解层数K与信号保真度约束参数?对分解结果有着重要的影响。针对分解层数K论文提出了一种利用中心频率之间差值的最大值与最小值的自适应选择分解层数的VMD算法,和一种通过分析爆震机理得到其特征频率,从而优化... 

【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
字母注释表
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 信号处理算法的国内外研究现状
        1.2.2 爆震特征参数的国内外研究现状
    1.3 论文主要研究内容
第二章 变分模式分解与高阶累积量理论基础
    2.1 变分模式分解理论简介
        2.1.1 VMD算法先验基础理论简介
        2.1.2 VMD算法理论简介
    2.2 VMD算法的验证
    2.3 高阶统计量理论简介
    2.4 本章小结
第三章 汽油机爆震实验与缸压数据分析
    3.1 汽油机爆震实验
    3.2 发动机爆震实验缸压数据初步分析
        3.2.1 爆震工况下缸压的时域特征
        3.2.2 爆震工况下缸压的频域特征
    3.3 本章小结
第四章 基于VMD的爆震信号分解
    4.1 对原始振动信号的初步分析
    4.2 针对分解层数K对VMD算法的优化
        4.2.1 基于中心频率的自适应VMD分解方法
        4.2.2 基于爆震特征机理的分解层数选择方法
        4.2.3 两种算法的对比分析
    4.3 针对二次罚项对VMD算法的优化
    4.4 本章小结
第五章 爆震强度计算
    5.1 爆震窗口的选择
    5.2 基于重构信号的爆震强度指标
        5.2.1 基于MAPO的爆震强度指标
        5.2.2 基于振动信号的爆震强度指标
        5.2.3 爆震强度指标的验证
    5.3 爆震强度指标的修正
    5.4 本章小结
第六章 全文总结与展望
    6.1 全文工作总结
    6.2 工作展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢



本文编号：3350849