刘玉梅，袁文华，彭雨

(邵阳学院 机械与能源工程系，湖南 邵阳，422004)

油耗是柴油机的重要技术性能指标之一，有效油耗能直接反映柴油机的燃油经济性。传统的有效功率测定方法不适于对使用中的柴油机的技术状态进行检测[1−3]。为解决柴油机工作过程中有效油耗的测量问题，文献[4]利用函数链神经网络以及混沌优化理论相结合，对柴油机油耗量测量模型进行优化校正，实现了柴油机油耗量信息连续输出和柴油机工作过程的在线监测与智能控制。然而，柴油机工作过程的复杂性决定了柴油机油耗量测量信号存在白噪声和局部高频化噪声干扰。现有研究存在问题包括：采用傅里叶滤波算法[5]去噪时，在滤除高斯白噪声的同时也会滤除信号中十分重要的高频信息；采用样条拟合方法[6]去噪时，虽可较好地抑制高斯白噪声，但同时会将无关信息引入柴油机油耗量测量信号。小波变换极大模算法的主要缺点是准确度不高[7−8]，而经验模态分解(EMD)方法[9−12]能有效地去除高斯白噪声对采集信号的干扰，而且不删除采集信号中的有用信息，不引入无关信息，消噪效果好，但当测量信号和噪声在本征模函数(IMF)分量是混叠时，往往失效，而小波函数的软硬阈值折中法对混叠的测量信号和噪声处理时效果很好。因此，本文结合软硬阈值折中法和EMD方法，对柴油机油耗量测量信号进行去噪处理，能提高柴油机油耗量测量精度，有一定的工程应用前景。……