基于EEMD和小波包分解的压力脉动信号提取方法      增城路灯车租赁

    基于EEMD和小波包分解的压力脉动信号提取方法    增城路灯车租赁,  增城路灯车出租,  增城路灯车公司     变转速泵控马达系统中，柱塞泵与柱塞马达压力脉动之间相互耦合，柱塞马达压力脉动信号提取与处理难度较大。利用总体平均经验模态分解（EnsembleEmpiricalModeDecomposition，EEMD）方法可以自适应分解信号为频率由高到低的一系列IMF（IntrisicModeHunction，IMF）分量，但信号处理精确度不稳定。离散小波分析时间分辨率高时，频率分辨率低，小波包则能较为精确刻画信号各频段信息，利用小波包分解压力脉动信号，可实现压力脉动信号的精确划分，但仍然存在不能自适应分解等问题。本文提出基于EEMD与小波包分解相结合的非平稳压力信号提取方法。首先，用EEMD将有用信号从原始信号中提取出来，提高信噪比；然后，根据柱塞泵和柱塞马达压力脉动特性，使用小波包分解压力信号。最后，重构得到柱塞马达压力信号。

      压力信号测取设定变量柱塞马达排量为60mL/r，在工作压力为17MPa，转速为500r/min工况下，测得柱塞马达入口压力波形及其频谱，可以看出，原始信号中含有马达压力脉动基频75Hz及其二次谐波信号，还含有泵压力脉动基频110.9Hz及其二次谐波信号，并杂有干扰信号。经多次测量统计显示数据方差等统计参数存在明显的时变特征，频谱图基频以及各次谐波信号特征频率随时间发生微小变化，柱塞马达入口压力信号为频率成分复杂的弱非平稳信号。

     压力信号处理,  经验模态分解得各阶IMF时域波形及频谱，可以看出，压力信号能量主要集中在IMF2、IMF3和IMF4，柱塞马达压力脉动信号包含于IMF3和IMF4，仅采用EEMD未能完全提取马达压力脉动信号。对IMF3进行小波包分解，联合IMF4提取马达脉动信号时域波形及其频谱如图4.16所示。采用EEMD与小波包分解相结合的方法，有效提取了马达压力脉动信号，该方法对于提取柱塞泵压力脉动同样有效，不再复述。基于该方法依次提取工作压力为11MPa、14MPa和17MPa，转速为600r/min和700r/min工况下，柱塞马达压力脉动信号，用于检验柱塞马达仿真模型以及压力脉动机理分析结果。其中，油液有效体积弹性模量β、各摩擦副油膜厚度h以及摩擦因数f均是通过基于能量损耗估计的参数识别方法获得。将仿真参数代入柱塞马达参数化仿真模型，求得与相同工况下柱塞马达高压腔压力仿真波形，对比分析仿真和试验结果。柱塞马达压力脉动仿真结果与试验结果吻合较好，压力脉动幅值随工作压力pL的升高而加大，随转速的升高而减小，进一步证明了所建柱塞马达全耦合动力学模型的正确性，同时也说明前文关于柱塞马达压力脉动机理的分析是合理的。可见柱塞马达全耦合动力学参数化仿真模型具有一定的预测精度，可用于柱塞马达能量损耗以及效率下降机理分析以及综合性能方面的深入研究。

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    试验所用转速转矩传感器由于频宽过窄而无法实现对柱塞马达高频转速波动的精确测量，但为有效体现柱塞马达全耦合动力学特性，特别给出上述工况下柱塞马达转速时域仿真波形。仿真结果表明，柱塞马达转速波动幅值同样随着pL的升高而加大，随转速的升高而减小，这也进一步说明本文所建立的柱塞设备全耦合动力学模型揭示了柱塞设备内部子系统之间的耦合关系。

     基于全耦合动力学模型分析了柱塞马达流量与压力脉动机理，为验证机理分析的合理性和进一步检验全耦合动力学模型的正确性，搭建了变转速泵控马达试验系统，采用EEMD和小波包分解相结合的非平稳压力信号提取方法提取柱塞马达压力脉动信号，最终，对比分析柱塞马达压力脉动仿真结果和试验结果检验了压力脉动机理分析的合理性和全耦合动力学仿真模型的准确性。本章主要结论如下：

    （1）柱塞马达流量与压力脉动幅值均随工作压力的升高而加大，压力脉动幅值随转速的升高而减小，流量脉动幅值随转速的升高而加大。流量脉动波形存在两个波峰，第一个波峰峰值随转速的升高明显降低，随压力的升高而升高，第二个波峰峰值随转速和压力的升高而明显升高。流量脉动第二波峰峰值对流量脉动的影响较为严重，第一波峰对压力脉动的影响力大于第二波峰。

   （2）流量脉动第一波峰峰值与柱塞马达内泄有关，第二波峰峰值与柱塞腔流量冲击有关。内泄随转速的降低和压力的升高而加重，流量冲击随转速和压力的升高而愈发明显。因此，根据内泄和流量冲击随运行参数的变化规律，揭示了柱塞马达流量与压力脉动机理。

   （3）柱塞马达压力脉动仿真结果与试验吻合较好，验证了压力脉动机理分析的合理性和仿真模型的准确性。流量与压力脉动机理分析显示，降低柱塞马达内泄，减小柱塞腔与高压腔之间的压力差将有助于减缓流量与压力脉动。

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