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提出了一种基于奇异值分解降噪的柴油机振动信号局域波分解方法,首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解,然后根据分解的奇异值降噪,接着利用经验模式分解法提取降噪后振动信号的基本模式分量,最后作出时频曲线和边界谱曲线。对滤波前和滤波后的柴油机振动信号进行了局域波分析,分析结果表明,奇异值分解能够有效地提高信噪比,突出原始振动信号的特征,使得降噪后的振动信号分解出的基本模式分量和时频曲线以及边界谱曲线具有更明确的物理意义,有利于对柴油机进行精确诊断。 相似文献
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变分模态分解是一种新的自适应分解方法,为检验其对柴油机信号的适用性,建立多分量、调幅-调频和含噪仿真信号,采用变分模态分解法对其进行分解,并与其它自适应分解方法从分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面进行比较;接着分解柴油机瞬变工况的振动信号,发掘曲轴轴承磨损信号变化规律,提取故障特征;最后利用支持向量机进行故障类型识别,进一步验证该方法的有效性。结果表明:变分模态分解在分解效果、抑制模态混叠和端点效应能力等方面均优于其他自适应分解方法,适用于柴油机状态监测和故障诊断。 相似文献
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针对变分模态分解(VMD)在处理实际信号无法预先掌握其分解参数(K,α)而限制其使用,以及包含故障信息的特征参数的选取问题,提出了自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法首先以所分解模态的平均包络信息熵和包络峭度两种指标融合作为目标函数,利用蚱蜢算法(GOA)寻优,获取VMD的分解参数(Kop,αop),接着对原始振动信号进行VMD分解,通过能量百分比的计算,选取能量90%及以上的敏感模态,对其多域联合的特征参数构建特征向量,最后利用支持向量机(SVM)对滚动轴承的四种状态进行识别。通过滚动轴承数据集分析表明,采用AVMD方法提取的故障特征比EMD、EEMD、传统VMD以及PSO-VMD等方法提取的故障诊断特征的故障模式识别准确率更高,在测试数据集上的准确率达到99.166 7%。 相似文献
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基于缸盖振动信号分析的柴油机失火故障检测 总被引:3,自引:1,他引:2
用小波软阈值降噪的方法提高了柴油机缸盖振动信号的信噪比。对降噪后的振动信号进行了功率谱分 析,通过比较单缸断油前后功率谱的变化,找到了缸盖燃烧冲击振动的频段。以频段内振动信号的能量与总能量 的比值为诊断参数,识别了柴油机的失火故障。用实测数据证明了该方法的有效性。 相似文献
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强噪声背景下的柴油机失火故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
柴油机失火是常见的故障模式,传统的诊断方法不仅参数获取困难且准确性差。针对此问题,以3缸四冲程柴油机为研究对象,设计了柴油机失火故障的预置试验,采集排气噪声和缸盖振动信号进行故障诊断研究。为提取强噪声背景下的微弱信号,采用二次采样随机共振系统提取柴油机故障特征频率完成柴油机的失火故障诊断。研究结果表明,通过二次采样处理,随机共振系统可以将噪声能量转移到柴油机微弱特征信号上,达到大参数条件下微弱信号特征提取的目的,能有效识别柴油机的早期故障,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。 相似文献
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基于BP神经网络的汽油机失火故障诊断方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于曲轴瞬时角加速度的一般失火故障诊断算法能诊断失火故障,但未能有效区分故障模式的缺陷,提出了一种基于做功时间和BP神经网络的失火诊断算法.根据不同模式下各缸做功时间的波动,提取诊断循环内各缸做功时间信号的特征参数,结合BP神经网络模式识别功能,实现不同模式下的失火故障诊断.通过台架试验,测试了在正常工作、第3缸单... 相似文献
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为提高柴油机故障诊断速度和精度,提出了基于改进多尺度核独立元分析与量子粒子群优化核极限学习机的故障诊断方法。首先利用固有时间尺度分解对缸盖振动信号进行多尺度时频分解,并根据故障敏感度参数筛选有效分量以实现振动冲击特征增强;然后利用核独立元分析消除有效分量间的频带混叠,分离故障敏感频带,并提取各频带的AR模型参数、多尺度模糊熵和标准化能量矩构造联合故障特征向量;最后建立基于量子粒子群优化的核极限学习分类器实现柴油机故障诊断。试验结果表明,该方法有效增强了缸盖振动信号中的故障敏感特征,提高了柴油机故障诊断速度和精度,故障分类准确率达到98.45%。 相似文献
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针对柴油机曲轴轴承振动信号盲源分离的欠定问题,提出了基于相空间重构和动态聚类奇异值分解的适定化方法。首先通过引入广义时间窗的概念确定最佳时间延迟和嵌入维数,重构信号相空间矩阵;然后对其进行奇异值分解,并对奇异值进行动态聚类以确定最佳重构阶数,进而重构得到虚拟观测信号,从而将欠定问题转变为适定或超定;最后利用自适应Parafac方法对原观测信号与虚拟观测信号构成虚拟传播路径进行盲源分离得到有效源信号。仿真结果表明,该方法可有效分离出混合信号中的源信号,并将其应用到柴油机曲轴轴承故障诊断中,诊断准确率提高了18.4%。 相似文献
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针对某叉车柴油机齿轮室总成在常用工作转速条件下产生异响的实际问题,给出了基于连续小波变换的谱分析技术与有限元计算模态分析法相结合的方法对其异响进行分析研究。通过台架试验分析,提取了齿轮室总成异响与其激励源响应的时频相关特征,找到了引起异响的原因:齿轮室总成固有频率与柴油机宽带激励频率相吻合,产生了结构共振;通过有限元模型仿真分析,识别了不同装配条件下齿轮室总成的固有特性,确定了导致结构系统共振的薄弱环节。试验结果表明,通过增加齿轮室总成局部结构刚度,提高其固有频率,能消除齿轮室总成异响。 相似文献