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《舰船科学技术》2016,(15)
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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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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小波包分析在柴油机故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了柴油机缸盖振动机理,运用小波包对振动信号进行分析与讨论,将含噪信号进行小波包降噪处理,对降噪信号进行小波包分解,通过提取频带能量特征,对柴油机缸盖漏气故障进行了诊断. 相似文献
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小波包分析在柴油机故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了柴油机缸盖振动机理,运用小波包对振动信号进行分析与讨论,将含噪信号进行小波包降噪处理,对降噪信号进行小波包分解,通过提取频带能量特征,对柴油机缸盖漏气故障进行了诊断。 相似文献
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基于虚拟仪器技术,利用LabVIEW7.1编写采集分析程序,并以Matlab Script节点形式调用在Matlab里训练成功后的BP神经网络程序,开发了柴油机供油系故障诊断系统。该系统由PCI-6221采集卡获取测取燃油压力波形,利用小波包分解提取特征信号,并组成特征向量输入训练成功的BP神经网络进行典型故障识别,诊断结果通过人机界面输出,从而实现了故障诊断的智能化。 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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基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴油机遥控系统故障诊断中的应用。通过Matlab仿真可以发现基于BP神经网络的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。 相似文献
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[目的]大型船用柴油机故障类型的数据通过台架试验或者实船来获取存在许多不利因素,因此针对柴油机的故障仿真数值计算就显得尤为重要,同时对故障排除及数据驱动的智能故障诊断系统的构建也具有重要意义。[方法]基于AVL BOOST软件和台架试验数据,建立柴油机仿真模型,验证4种负荷工况下仿真模型需满足的精度要求;基于100%负荷工况模型,采用控制变量法模拟柴油机发火点提前、单缸停油及曲轴箱窜气这些典型故障,并分析计算得到的数据。[结果]结果表明:发火点提前5°时,缸内最高燃烧压力提高了17.4%;第1缸停缸后,有效油耗率上升近15%;对于不同气缸停油情况,第2号和3号气缸停油时的特征参数变化幅度较小;随着活塞有效窜气间隙的增加,各特征参数基本上呈线性扩大趋势,在窜气间隙值为0.04 mm时,部分特征参数急剧增加,例如油耗率增加了近40%。[结论]所得结果可作为柴油机故障状态识别及智能故障诊断系统构建的重要依据,为探索船舶柴油机智能故障诊断技术提供新的途径。 相似文献
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在故障诊断中,首先分析了柴油机冷却系统的故障机理,并得到其故障征兆集、故障原因及它们之间的关系.然后应用小波网络建立起故障征兆和故障原因的映射关系进行分类,主要利用小波网络的非线性映射功能对故障分类诊断.文中还利用专家系统的知识对小波网络的诊断结果给予解释,成为小波网络的有力补充. 相似文献