共查询到10条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断. 相似文献
3.
柴油机缸盖振动信号富含气阀落座、气体爆发压力等激励的响应信号.通过对缸盖振动信号的监测可及时发现燃烧异常、气阀间隙异常等状态信息,文中分别提取了气体爆发压力和气阀落座激励的缸盖振动特征信号,然后采用时间序列方法对信号进行分析,提出了相关的状态特征参数. 相似文献
4.
柴油机气阀间隙异常监测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对柴油机配气机构工作特点对其进行动力学分析,研究了气阀间隙异常的故障特征,对实测缸盖振动信号给出了一种特征参数的提取方法,并用模糊聚类法进行诊断识别. 相似文献
5.
柴油机气阀间隙异常振动诊断方法的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对气阀运动规律的理论分析和气阀间隙异常故障的模拟试验,揭示了缸盖表面振动信号与配气凸轮型线、柴油机工况和气阀间隙的内在联系,探讨了一种适用于多种机型柴油机不同工况下气阀热态间隙的振动监测方法。 相似文献
6.
针对柴油机配气机构工作特点对其进行动力学分析,研究了气阀间隙异常的故障特征,对实测缸盖振动信号给出了一种特征参数的提取方法,并用模糊聚类法进行诊断识别。 相似文献
7.
8.
基于BP神经网络的船用柴油机振动状态监测 总被引:1,自引:0,他引:1
通过监测柴油机表面振动信号,用时间序列分析方法提取柴油机故障的振动特征参数,以此建立相应的神经网络,用于船用柴油机的状态监测,提高诊断的准确性。试验研究在中速四冲程增压柴油机上进行。文中以柴油机气阀间隙异常的诊断和柴油机负荷状态的识别为例阐述了该方法的实现过程,并给出了振动信号的特征参数与柴油机工作状态之间的关系。研究表明,利用神经网络监测柴油机运行状态的变化是可行的和有效的。 相似文献
9.
为了能够正确判断和定位柴油机气阀机构的故障,介绍了柴油机气阀机构状态评估的方法,以及用LabVIEW开发工具实现评估软件的过程.应用时序分析方法对缸盖振动信号进行AR谱估计,再从其AR谱中提取出用于实际诊断的故障特征参数,最后利用欧氏距离判别函数进行故障状态识别.实例结果表明,利用LabVIEW语言更易于实现该状态评估软件,从而能够有效地对柴油机气阀机构故障进行不解体诊断. 相似文献
10.
柴油机是舰船的主要动力装置,针对传统故障诊断方法不能有效提取柴油机故障特征和实现在线诊断的缺点,提出一种基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断新方法.该方法首先用小波包对采集到的柴油机振动信号进行分析生成小波包振动谱图;然后利用双线性内插值方法对生成的振动谱图进行数据降维,对降维后的振动谱图进行灰度共生矩阵纹理特征参数提取;最后用分类器对特征参数进行识别,完成故障诊断.将该方法应用于柴油机气门间隙的故障诊断实例中,结果表明,基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断方法能快速高效的诊断出气门间隙故障,识别准确率高达99.17%,仅耗时0.24 s,为内燃机故障在线诊断探索了一条新途径. 相似文献