您的位置: 专家智库 > >

王帅

作品数:6 被引量:17H指数:2
供职机构:武汉理工大学能源与动力工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:动力工程及工程热物理自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 4篇动力工程及工...
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇瞬时转速
  • 3篇柴油机
  • 2篇振动与波
  • 2篇失火
  • 2篇故障定位
  • 2篇柴油
  • 1篇单缸
  • 1篇独立分量分析
  • 1篇多缸
  • 1篇多缸机
  • 1篇延时
  • 1篇噪声
  • 1篇噪声分离
  • 1篇失火故障
  • 1篇双通道
  • 1篇瞬时转速信号
  • 1篇听觉场景分析
  • 1篇内燃机噪声
  • 1篇扭振
  • 1篇气阀机构

机构

  • 6篇武汉理工大学

作者

  • 6篇向阳
  • 6篇王帅
  • 2篇王磊
  • 1篇王帅
  • 1篇钱思冲
  • 1篇袁扬

传媒

  • 2篇噪声与振动控...
  • 1篇机械工程学报
  • 1篇中国机械工程
  • 1篇华中科技大学...

年份

  • 2篇2017
  • 3篇2016
  • 1篇2015
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
0.5谐次相位在非均匀发火柴油机故障定位上的应用研究被引量:1
2016年
为探究非均匀发火多缸柴油机燃烧故障的诊断和定位方法,以轴系扭振理论为基础,首先分析非均匀发火柴油机谐波相位与发火间隔角的关系。接着基于AVL-EXCITE建立以50°/70°间隔发火的某V12柴油机轴系扭振集总参数计算模型,并设置不同负荷下各缸单缸失火故障,仿真计算其0.5谐次的相位和幅值,然后对该V12柴油机进行试验研究。仿真计算结果和部分缸失火故障试验数据的对比表明该V12机的0.5谐波相位以25°/35°交替转换,验证了理论分析的正确性。基于此提出根据0.5谐次幅值判断有无故障、A1缸基准相位差定位故障位置的故障诊断规则。
袁扬向阳王帅
关键词:振动与波扭振故障定位
二冲程柴油机瞬时转速法诊断机理研究被引量:1
2016年
为了探究瞬时转速法的诊断机理,以5S50ME型二冲程柴油机为研究对象,测得柴油机在正常状态和故障状态时不同工况下的瞬时转速信号,得到不同工况下瞬时转速的变化规律,在此基础上,通过分析各工况下的瞬时转速波形图和频谱图,提出谐波幅值比和波动率峰值两种能有效反应柴油机故障状态的特征参数。以5缸机为研究对象,若1次谐波分量和5次谐波分量的谐波幅值比大于某一阈值,则说明柴油机存在单缸故障,并且故障缸为波动率峰值最小的缸。
王磊向阳王帅
关键词:振动与波二冲程柴油机瞬时转速故障诊断
基于双通道定位的柴油机辐射噪声盲分离研究被引量:1
2017年
将基于延时差和强度差的双耳听觉空间定位理论用于柴油机辐射噪声的分离,探索双通道噪声信号分离的可行性。另外,由于柴油机辐射噪声中不可避免的时频域混叠及同一位置辐射的噪声存在多个激励源的问题,再针对双通道定位算法分离的结果进一步利用盲源分离方法进行分离。设计柴油机振动及噪声采集试验,为屏蔽其他缸的干扰源,仅裸露6号待测缸,而对其他缸对应的机体外表面进行消音棉和铅覆盖处理。分离结果表明,双通道算法相当于一种前处理"滤波器",能排除其他位置源的干扰,针对分离出的分量,再借助盲源分离方法能准确分离出机体侧辐射噪声中的燃烧激励成分和活塞敲击激励成分。而且相比于仅仅使用盲源分离方法,该联合噪声分离方案在分离复杂的柴油机辐射噪声上更为优越。
李胜杨向阳钱思冲王帅王帅
关键词:计算听觉场景分析延时噪声分离
基于EEMD的多缸机瞬时转速诊断方法研究
针对瞬时转速方法在诊断多缸中高速V型机失火故障时存在的困难,引入集合平均经验模态分解(EEMD)方法对解调后的V12柴油机瞬时转速信号进行分解,对比正常和故障工况下的各阶固有模态函数(IMF),结合希尔伯特时频谱图和快速...
王帅向阳
关键词:柴油机失火故障瞬时转速信号
文献传递
基于集总经验模态分解和极坐标表示的瞬时转速诊断方法被引量:3
2017年
为解决瞬时转速方法在诊断多缸中高速V型机发生失火故障时,存在的特征参数难以提取、诊断精度不高等问题,以发火间隔角不均匀的某V12柴油机为对象,进行了基于集总经验模态分解(EEMD)和极坐标表示的诊断方法研究。结果表明:构成本征模态函数IMF6分量的主频率为8.3Hz(0.5谐次),经过EEMD分解提取了0.5谐次成分,其幅值可作为判别单缸失火故障的特征值;将0.5谐次相位及其变化规律与极坐标表示结合,能够直观准确地定位故障。
王帅向阳王磊
关键词:瞬时转速故障定位
基于VMD-ICA-CWT的内燃机噪声源识别方法被引量:11
2016年
提出了基于变分模态分解(VMD)、独立分量分析(ICA)和连续小波变换(CWT)相结合的内燃机噪声源识别算法.首先,对内燃机进行铅覆盖,只裸露待测的第6缸部分,测量裸露部分缸盖位置处的单一通道噪声信号;然后采用变分模态分解算法将其分解为各变分模态分量,并用FastICA算法提取各独立成分,解决了对单一通道噪声信号进行盲分离的欠定问题,同时克服了传统的经验模态分解处理噪声信号时出现的模态混叠缺陷;最后利用连续小波时频分析和相干分析,对分离结果进行进一步识别.研究结果表明:该算法能有效地分离识别出内燃机的燃烧噪声和气阀机构敲击噪声.
姚家驰向阳李胜杨王帅
关键词:内燃机燃烧噪声独立分量分析
共1页<1>
聚类工具0