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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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汽车电子装置发展的一个重要趋势,是大量使用单片微型计算机来改善汽车的性能。目前,平均每辆车上汽车电子装置的费用约占整车成本的20%,而且越是高档的轿车,电子化、智能化程度越高,但是电子化智能化的提高带来了数据传输慢、实时传输性差等弊端。 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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