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提出了一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和自回归(Auto Regression,AR)模型的柴油机失火故障诊断方法.对3110型柴油机断油故障及正常情况下的缸盖振动信号进行了测试分析,采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型.实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机失火故障,能实现故障的实时自动化诊断. 相似文献
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为研究柴油机故障诊断中图像分析法存在的问题,提出了一种基于时频分布图像分析的柴油机故障诊断方法.采集缸盖表面振动信号进行经验模态(Empirical Mode Decomposition,EMD)分解,得到各阶内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),由前2阶IMF重构振动信号,并经Hib... 相似文献
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利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的方法将直升机声信号进行分解,得到一系列本征模态分量(Instrinsic Mode Function,IMF)。计算实际直升机声信号及由其分解得到的每个IMF分量的四阶累积量对角切片谱,并由此得到实际信号及每个IMF分量的四阶累积量对角切片谱的幅度绝对值之和E。计算每一个IMF的E值与实际信号E值的比值构成直升机声信号特征矢量。采用神经网络分类器,对两种不同机型的直升机声信号进行分类和识别。仿真实验验证了该方法是可行的、有效的,分类识别取得了较好的效果。 相似文献
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以4120SG柴油机为研究对象,通过故障模拟试验测试了柴油机在气阀正常状态、气阀漏气状态下的缸盖声发射信号,对燃烧段声发射信号进行经验模态分解(Experience Mode Decomposition,EMD),计算了各个本征模分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的能量分布及EMD能量熵。研究表明声发射信号能量主要集中在前3个IMF分量内,随着气阀漏气故障严重程度的增加,代表最高频IMF1分量能量相对增加,而能量熵H减少。通过自定义特征参数,提高了声发射应用于柴油机气阀漏气诊断方法的灵敏度。 相似文献
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基于EMD和4阶累积量的船舶轴频电场线谱提取 总被引:1,自引:1,他引:0
为实现海洋环境电场背景中微弱的船舶轴频电场信号的有效检测,提出一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和4阶累积量对角切片功率谱的方法。首先,利用EMD方法的自适应滤波特性将信号进行分解,得到本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),按照K-L散度准则进行有效IMF的筛选;然后利用高阶累积量抑制高斯色噪声的性质,计算各有效IMF分量4阶累积量对角切片的功率谱,并进行多子带中的线谱提取。海上实测数据的处理结果表明,该方法能够实现-15d B下的线谱提取,具有一定的实用价值。 相似文献
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针对滚动轴承故障特征难以提取的问题,文章提出了基于多尺度模糊熵(MFE)和主成分分析(PCA)相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先利用经验模态分解(EMD)将原始振动信号分解成若干个本征模态函数(IMF),并根据相关系数和峭度值准则剔除虚假IMF分量;然后在不同尺度下求取真实IMF分量的模糊熵值,利用PCA对其进行降维处理,形成能表征不同轴承故障的特征向量,最后借用支持向量机对其进行诊断验证。实验表明,该方法可以有效地提取轴承故障信息,对4种轴承状态的识别率为95%,实现了对轴承故障的精确诊断。 相似文献
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为揭示船用长冲程低速柴油机健康状态下的振动特征,采用小波包能量谱(Wavelet Packet Energy Spectrum, WPES)和改进的总体平均经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition, MEEMD)结合的特征提取方法,对典型推进工况下低速机的表面振动信号进行3层小波包分解和重构。通过对能量占比较大的节点采用MEEMD方法进行分解,获得IMF1分量频谱。研究结果表明,在40%以下的较低发动机负荷时,各单次燃烧循环的振动波动较小,振动幅值基本一致。提升至50%以上发动机负荷时,燃烧引起振动波动明显增强。50%工况下,中高频能量占总能量的41.51%,为主要振动源。 相似文献
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轴承故障诊断对于机械设备安全运行有重要意义,为满足在线故障诊断的时效性要求,应用高阶极值中点构造波形平衡线,减少插值运算提高效率.改进的极点对称模态分解方法(ESMD)对振动波进行自适应分解,选取初始模态分量(IMF)作希尔伯特(HT)包络谱分析提取故障特征频率,验证改进ESMD在轴承故障诊断的有效性. 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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船用柴油机配气机构故障复杂多样,传统船用柴油机配气机构故障分析方法无法描述故障类型,导致故障分析正确率低,误判现象严重,为了提高故障诊断正确率,提出基于振动信号监测的船用柴油机配气机构故障的分析方法。首先分析船用柴油机配气机构故障研究思路,并提取船用柴油机配气机构故障相关的振动信号,然后从船用柴油机配气机构故障相关的振动信号提取特征,运用层次分析法确定特征的权值,并采用改进支持向量机建立船用柴油机配气机构故障诊断模型,最后采用具体数据对船用柴油机配气机构故障诊断方法进行测试。结果表明,相对于其他故障分析方法,本文方法可以更好区别各种船用柴油机配气机构故障,提高了故障分析正确率,降低了故障的误判现象,具有很高的实际应用价值。 相似文献
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《中国舰船研究》2020,(3)
[目的]为了提高船舶柴油机智能故障诊断的精度,引入深度学习方法,提出一种基于深度信念网络(DBN)的船用柴油机智能故障诊断方法。[方法]采用多层限制性玻尔兹曼机(RBM)堆叠成DBN,并采用对比散度方法对模型参数进行求解。通过无监督预训练和有监督微调的训练方法,从故障样本数据中提取深层次的隐性特征并获得较好的初始化参数。[结果]基于AVL BOOST船舶柴油机故障仿真实验进行样本数据分析,结果表明:DBN对训练样本集和测试样本集的故障识别率分别为98.26%和98.61%,比BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)具有更高的故障识别准确率和更好的泛化性能,可以避免浅层神经网络因随机初始化权值而陷入局部最小值和精度较低等问题。[结论]与BPNN和SVM相比,DBN更适用于船舶柴油机的智能故障诊断应用。 相似文献
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应用相位聚焦技术在船模拖曳水池生成了基于等波陡谱的聚焦波群,采用极点对称模态分解(Extreme-point Symmetric Mode Decomposition,ESMD)方法研究了不同组成波带宽、不同聚焦波幅的聚焦波群的演化特性,重点分析了破碎与非破碎工况聚焦波群波面升高时间历程模态函数的瞬时频率、瞬时振幅和总能量的演化特性,研究发现基于总能量演化的聚焦位置分析可以较为准确地识别非破碎聚焦波群的实际聚焦位置,可以有效地描述聚焦波群发生破碎后继续传播和聚焦的演化过程,这些发现有助于深入理解非线性瞬态聚焦波群的演化特性。 相似文献