小波包算法在振动信号分析中的应用

针对柴油机振动信号的时频特性,阐述运用小波包算法对振动信号进行分析的方法.利用小波包良好的时频局部化特性以及避免信号频率混叠的移频处理方法,实现了对几种气阀状态振动信号时频特性的分析.结果表明,该算法在柴油机气阀故障诊断中具有可行性和有效性.     

小波降噪在柴油机振动诊断中的应用研究

基于小波分析与神经网络的振动信号故障诊断方法，本文提出在小波包特征提取前对原始信号进行小波降噪处理，并以295柴油机进排气系统故障诊断为例验证采用小波降噪处理方法的必要性。结果表明：进行小波降噪处理的故障识别率较未经小波降噪处理的有较大提高。     

小波神经网络法在柴油机故障诊断中的应用

用小波分析作信号处理手段提取柴油机振声信号特征量 ,以神经网络作为故障模式识别手段 ,进行了柴油机故障的振声诊断方法研究。针对柴油机振声信号的非平稳时变特性 ,应用小波理论中的小波包方法对其进行处理 ,结果表明小波分析是比傅里叶分析更为有效的处理柴油机振声这类非平稳信号的方法。在此基础上 ,研究了用神经网络实现根据小波包分解结果识别柴油机故障状态的方法。     

基于小波包与神经网络的柴油机故障诊断

针对柴油机缸盖振动信号的非平稳时变特点,提出应用小波包能量法提取故障特征向量,并将提取的特征向量作为BP神经网络的输入向量进行学习训练。训练后的神经网络可以利用测量的振动信号判断柴油机的气阀机构故障状况。实践证明该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的,对其他设备的故障诊断也具有借鉴意义。     

基于小波包与神经网络的柴油机故障诊断

针对柴油机缸盖振动信号的非平稳时变特点,提出应用小波包能量法提取故障特征向量,并将提取的特征向量作为BP神经网络的输入向量进行学习训练。训练后的神经网络可以利用测量的振动信号判断柴油机的气阀机构故障状况。实践证明该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的,对其他设备的故障诊断也具有借鉴意义。     

柴油机机体振动分析与诊断研究

柴油机运行时因激振力的作用会产生一定方向和频率的冲击振动,构件的裂纹或松动等故障会影响到其响应成分的频率能量特性.针对柴油机运行时的冲击响应振动信号,利用小波分析快速进行信噪分离,频域范围内采用功率谱分析结合小波包分解对各频段能量谱分析.根据振动信号时域峰值和时刻,频域能量的变化和分布,给出故障诊断层使用的状态特征向量...     

基于小波包和BP神经网络的柴油机故障分析

随着人们对柴油机动力性、经济性要求的不断提高,现代柴油机结构日趋复杂,对其故障诊断要求也越来越高。本文通过WP7柴油机台架试验,模拟供油提前角、供油量、气门间隙以及喷油压力异常四种故障,采集振动信号,利用小波包技术对各种故障振动信号特征参数变化规律进行了分析,比较了各频率对故障信息敏感度的影响,进而利用MATLAB建立BP神经网络,对提取的信号特征进行训练与测试,并进行验证,实现了对柴油机的故障诊断。     

基于小波包变换的柴油机燃油喷射系统故障诊断

本文在介绍了小波包变换理论后，利用小波包变换对柴油机燃油喷射系统的常见故障进行了分析，并和傅立叶变换进行了比较，证明了前者比后者能提取更多的关于柴油机工作状态的特征信息。     

小波包技术在滚动轴承故障诊断中的应用

小波包可以将信号分解到任意频段上,可以实现信号的任意频段、多频段、窄带滤波,基于这一理论提出了一种小波包信号特征提取算法,并通过两个仿真实例验证了算法的可行性,最后通过本算法分析故障滚动轴承振动信号,较好地提取了特征信号,算法解决了轴承振动信号于扰大滤波难的问题,在状态监测与故障诊断领域乃至信号处理领域具有广阔的应用前景.     

基于小波包的气门故障诊断

本文利用小波包将信号按任意时频分辨率（满足测不准原则）分解到不同频段的特点,论述了小波包特征提取的方法。利用这一特性对柴油机气门间隙和漏气故障进行了诊断,取得了满意的结果。     

柴油机磨损故障振动诊断机理的研究

本稳分析了现有振动方法在柴油机故障诊断研究和实际应用方面存在的问题，提出了基于振动产生和传播机理的诊断研究方法，介绍了基于这种方法的活塞－缸套磨损和滑动主轴承磨损故障振动诊断机理的理论分析和试验研究结果，提出了一种新的振动诊断法。     

柴油机滑动主轴承故障振动诊断的研究

通过对主轴颈会向运动规律的理论分析和故障模拟试验，揭示了柴油机机座表面冲击振动的内部激励源及其与柴油机工况、机油温度和主轴承磨损间隙的内在联系，提出了柴油机滑动主轴承磨损状态的振动监测方法．     

基于小波分析的柴油机故障信号特征的提取

本文提出了一种新的柴油机表面振动信号的故障特征的提取方法，利用柴油机表面振动信号经过小波降噪处理，有效地剔除柴油机表面振动信号的噪声干扰，提高信号的信噪比。用小波包提取降噪后振动信号的能量特征参数。以表征柴油机故障特征，建立起能量到柴油机故障的映射关系。实际研究表明这一特征提取方法是有效的。     

基于S变换的柴油机气阀机构故障诊断研究

采用S变换对柴油机气阀机构8种状态下的缸盖表面振动信号进行分析处理,得到一系列振动信号的时频图像。选取一部分时频图像组建得到各种状态的标准时频图像后,再根据测试图像和标准图像之间的欧氏距离、绝对值距离和相似度3种指标对测试图像进行识别分类,从而将气阀机构的故障诊断转换为时频图像的分类研究。试验结果表明,采用这一方法可以取得较好的诊断结果,对时频图像进行5次平均后,根据相似度和欧氏距离进行分类的正确识别率可以达到99．4％以上。     

时频分析与支持向量机在柴油机气阀故障诊断中的应用

用锥形核时频分布对柴油机气阀机构8种状态下的缸盖表面振动信号进行了时频分析,将时频分析结果用灰度图像显示出来。对时频图像进行归一化处理,然后采用支持向量机直接对归一化后的图像进行分类,从而将气阀机构的故障诊断转换为对时频图像的识别。试验结果表明,支持向量机不需要先对时频图像进行特征提取就可以取得比较好的分类效果。将多类分类问题分解为多个两类分类问题时,根据整体的分类效果对支持向量机进行参数优化可以得到更高的分类正确率。     

柴油机振动信号分形特征诊断的改进算法

分析了目前利用振动信号的分形特征进行柴油机状态诊断中,影响分形维数计算结果一致性的因素,并根据柴油机故障诊断的特点,在柴油机振动信号提取时,利用等角域跟踪采样方法消除转速波动对采集振动数据产生的变化;然后,在关联维数计算时,针对分形无标度区间的截取提出了采用多段平均加阈值的计算方法来扩大无标度区的范围,为分形无标度区间的截取提供一种新的方法。通过仿真数据和实际测试数据对研究方法进行了验证。     

柴油机综合智能故障诊断系统

本文提出了将人工智能与人工神经网络合璧的思想,二者的集成将会高效地完成各种故障诊断;构造了这种综合智能系统的系统模型,并介绍了知识库中知识的基本表示方法,即层次分类树法。     

模糊函数图像在柴油机气阀故障诊断中的应用研究

计算了柴油机气阀机构8种状态下的缸盖表面振动信号的模糊函数，将结果在频偏时延相平面上用灰度图表示出来，得到了一系列模糊函数图像。选取一部分模糊函数图像进行平均，得到了各种状态的标准模糊函数图像，再根据图像之间的欧氏距离、相似度和J-散度等6种指标对模糊函数图像进行分类，从而将气阀机构的故障诊断转换为模糊函数图像的分类识别。试验结果表明，利用模糊函数图像可以取得很好的诊断结果，6种指标中欧氏距离和相似度两种指标的抗干扰能力比较强，更适合于作为模糊函数图像的分类指标。图像平均可以有效地提高故障诊断的正确率。     

利用振动参数监测和诊断柴油机滑动主轴承磨损状态的研究

本文介绍了柴油机滑动主轴承磨损状态的诊断研究,其中包括主轴承磨损状态的故障模拟试验、柴油机主轴承座和机座表面振动信号及相关热力参数的测定、振动信号的分析处理和监测与诊断柴油机滑动主轴承磨损状态的特征参数的提取。此研究为准确诊断柴油机的主轴承磨损状态提供了可行的方法。     

基于神经网络技术的柴油机故障诊断

本文提出了一种新的柴油机故障诊断方法,利用柴油机表面振动信号经过小波包提取特征参数,然后由BP神经网络进行故障诊断。实验研究和计算机模拟的结果表明,这一方法是可行和有效的。