[发明专利]一种基于CEEMDAN-ICA-SWT的柴油机振源多信息联合识别方法在审
| 申请号： | 201910941421.7 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110633696A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 孟浩东;刘天军;廖旭晖;戴旭东 | 申请（专利权）人： | 常州工学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G01M15/12 |
| 代理公司： | 32207 南京知识律师事务所 | 代理人： | 王昊 |
| 地址： | 213032 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CEEMDAN‑ICA‑SWT的柴油机振源多信息联合识别方法，利用振动传感器获取振动激励源混合响应信号；确定加入白噪声的幅值标准差系数与总体平均次数，然后采用CEEMDAN方法对振动信号进行自适应分解，再基于二次相关的相似系数法与谱熵相结合的方法选取主要的本征模分量，并估计振源数；将获得的本征模分量与激励源混合响应信号组成新的观测信号作为独立分量分析中的多个虚拟通道，采用ICA方法进行盲源分离，结合估计的主要振源数量，利用相似系数法选取分离结果；采用SWT技术对分离结果各独立成分进行时‑频特征分析，识别柴油机振动激励源。本发明提高了对柴油机振源的辨识能力。 | ||
| 搜索关键词： | 振源 分离结果 相似系数 响应信号 柴油机 本征模 激励源 独立分量分析 多个虚拟通道 柴油机振动 振动传感器 振动激励源 二次相关 观测信号 盲源分离 特征分析 信息联合 振动信号 白噪声 标准差 自适应 辨识 分解 | ||
【主权项】：
1.一种基于CEEMDAN-ICA-SWT的柴油机振源多信息联合识别方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)在柴油机稳态工况下，利用振动传感器获取包括燃烧激励、机械冲击激励以及不平衡惯性力性质的振动激励源混合响应信号；/n2)首先根据加入白噪声的自适应准则，确定加入白噪声的幅值标准差系数与总体平均次数，然后采用CEEMDAN方法对振动信号进行自适应分解，再基于二次相关的相似系数法与谱熵相结合的方法选取主要的本征模分量，并估计振源数；/n3)将CEEMDAN方法分解获得的本征模分量与激励源混合响应信号组成新的观测信号作为独立分量分析中的多个虚拟通道，采用ICA方法进行盲源分离，结合估计的主要振源数量，利用相似系数法选取分离结果；/n4)采用SWT技术对分离结果各独立成分进行时-频特征分析，结合先验知识，识别柴油机振动激励源。/n
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