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在分析柴油机主要故障类型的基础上,提出从气缸盖和气缸体振动信号中提取振动频率特征信号,用微机系统进行频谱分析,用专家系统软件进行故障诊断,从而达到对柴油机故障进行诊断的目的。实践证明,系统是可行的,在柴油机故障诊断中,将得到广泛应用。 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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柴油机燃烧系统故障的振动信号分析方法之关键是波形提取,只有提取到正确的燃烧振动波形,才能得到可靠的诊断结论,将转速—振动双通道信号同时采集,借助转速脉冲对燃烧振动波形进行准确定位;提出了自适应提取方法自动提取到完整的燃烧振动波形,实现了柴油机燃烧均匀性分析和失火故障的自动诊断。应用该方法对一多缸柴油机进行诊断,确定其有3个缸存在失火故障,为现场应用提供了一种简便、直观且实用的诊断方法。 相似文献
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为更深入地了解柴油机失火故障的机理,提高失火故障诊断准确率,本文中提出了一种基于小波与深度置信网络的柴油机失火故障诊断方法。首先,采用等角度采样法对柴油机缸盖振动信号进行采样,获得平稳的角域信号,消除循环波动干扰;然后,通过连续小波变换对角域信号进行角-频分析,提取点火频率附近频带后利用连续小波逆变换重构信号;接着,按照柴油机工作循环从重构信号中,分段提取方差、峭度和峰值等12种常用特征参数并构造诊断参数矩阵;最后,利用深度置信网络对诊断参数矩阵进行降维和第二次特征提取,并依据二次特征对失火故障进行诊断。将该方法应用到某型柴油机上的结果表明,该方法能准确提取失火故障信息,有效诊断失火故障。 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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针对柴油机振动响应信号时频表示特征提取困难的问题,提出了一种直接对柴油机振动谱图像进行特征约简的时频特征提取新方法。通过现有的时频分析方法生成柴油机振动谱图像,采用三次卷积插值法对图像矩阵的维度进行压缩,并将矩阵分块计算的方法与稀疏非负矩阵分解算法(sparse non-negative matrix factorization,SNMF)相结合,用来直接对压缩后的振动谱图像进行特征约简以获取蕴含在其内的低维特征。将提出的方法应用于4种不同状态的柴油机气门故障特征提取试验中,结果证明该方法可准确、快速提取柴油机气门故障特征。 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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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