《基于EMD与AR模型的柴油机故障诊断》

柴油机气缸盖振动信号是一种典型的非平稳时变信号,用传统的时频分析难以得到满意的效果,用时域区间分析难以实现实时诊断,而小波分析则存在小波基函数选择困难等问题。本文采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数IMF,对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机SVM进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型。实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机故障,能实现故障的实时自动化诊断。在不同转速时,需选用新转速工况下的数据作为训练样本,以保证分类准确率。     

基于EMD与SVM的柴油机故障诊断

对柴油机气阀间隙变化、断油等故障情况下的缸盖振动信号进行了测试分析.采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数IMF,对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机SVM进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型.实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机故障,能实现故障的实时自动化诊断.     

运用HHT边际谱的柴油机故障诊断

提出了一种基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transformation,简称HHT)边际谱的柴油机故障诊断方法。在3110柴油机上进行了气门间隙变化和断油等故障的模拟试验,测取了柴油机在断油工况和气门间隙异常工况下的气缸盖振动信号,并采用抽区间采样分析法对缸盖振动信号进行了时域特性分析。通过对故障敏感段信号的HHT边际谱分析,得出了在各工况下信号随时间和频率变化的精确表达,并以边际谱的最大峰值作为特征向量,采用马氏距离(Mahalanobis距离)进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型。试验分析表明,该方法即使在小样本的情况下也能有效地识别柴油机气门间隙变化和断油故障。