| 基于参数优化VMD和散布熵的高压油泵故障诊断 |
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| 引用本文： | 许佳,胡建村,秦慈伟,陆宁云,姜斌,金江善.基于参数优化VMD和散布熵的高压油泵故障诊断[J].内燃机学报,2023(2):166-174. |
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| 作者姓名： | 许佳 胡建村 秦慈伟 陆宁云 姜斌 金江善 |
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| 作者单位： | 1. 南京航空航天大学自动化学院;2. 中国船舶重工集团公司第七一一研究所;3. 船舶与海洋工程动力系统国家工程实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61873122)； |
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| 摘 要： | 针对现有基于时域特征的高压油泵故障诊断准确率低的问题，笔者提出一种参数优化变分模态分解(VMD)算法和散布熵的特征提取方法，并采用支持向量机(SVM)进行故障诊断．首先，基于对高压油泵工作原理及典型故障的分析，利用AMESim平台搭建高压油泵仿真模型进行故障模拟和信号采集．然后，针对VMD效果受限于分解个数和惩罚因子选取的问题，采用改进灰狼优化(IGWO)算法对VMD进行参数寻优．通过计算各模态的散布熵值形成故障特征向量，最后，采用SVM对故障特征向量进行训练和诊断，实现高压油泵的故障诊断．该方法的故障诊断准确率可达到95%以上，能有效地实现高压油泵故障诊断．
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| 关 键 词： | 船用柴油机 高压油泵 故障诊断 改进灰狼优化 变分模态分解 散布熵 |
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