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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
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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
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为了精准识别电磁阀故障,确保船用柴油机安全、平稳运行,提出基于小波包分解的船用柴油机燃油电磁阀故障诊断方法。采用小波包分解法对船用柴油机燃油电磁阀电流信号作分解,获取其多频带特征。通过核主成分分析法对其作降维处理,完成敏感特征选择。将其作为最小支持向量机的输入,自适应蚁群优化算法通过自适应调整挥发因子、状态转移规则确定最优模型参数,实现燃油电磁阀故障的准确诊断。结果表明:故障、正常工况下的燃油电磁阀电流特性曲线存在较大差异;该方法可提取电流信号的8个频带特征、不同频带特征间差异度大;特征选择有利于提高燃油电磁阀故障辨识度。本文方法可实现燃油电磁阀故障诊断,诊断效果突出。 相似文献
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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
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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