高速柴油机气门漏气故障的振动诊断

本文介绍利用柴油机缸盖表现振动信号诊断高速柴油机气门漏气故障的研究。本文阐明了引起缸盖振动的激励源特征，对气门漏气故障进行了模拟试验，探讨了影响漏气程度的因素，对不同漏气状态下缸盖表现振动信号进行了分析，研究表明：利用柴油机缸盖表面振动诊断气门漏气是可行的，提出了气门漏气故障诊断方法。     

基于振动信号分析的船机故障诊断研究

随着信号分析与处理技术的发展,振动信号分析技术在船机故障诊断中的应用越来越成熟。文章通过实验的方法,针对船舶柴油机的缸套在不同磨损情况下所产生的振动信号进行测量与分析,验证了振动信号分析在船机故障诊断中应用的有效性与可行性。     

利用振动噪声信号诊断柴油机故障研究的现状与发展

简述了利用扭转振动、噪声、缸盖系统振动、机身及侧面振动等振动噪声信号监测柴油机状态和诊断柴油机故障的原理和方法,介绍了国内外这方面研究的现状;归纳了利用振动噪声信号诊断柴油机几种典型故障的研究发展方向,以及故障诊断中采用不同方法的优缺点;最后总结了近年来柴油机故障诊断的几种较新的发展趋势.     

一种旋转机械振动信号小波去噪方法

针对旋转机械的非平稳振动信号难以用传统方法处理的问题,本文讨论了小波方法在旋转机械振动信号去噪中的应用。针对旋转机械故障信号的特点,提出阈值去噪和模极大值相结合的小波去噪方法对振动信号进行处理,并利用多种指标对去噪后信号做出全而客观的评价。实验结果表明该方法可以有效的提高故障信号信噪比,有利于提高后期故障诊断的准确率。     

基于多源信息融合的柴油机故障诊断方法

为提高柴油机这一复杂系统的故障诊断精度,在采集缸盖声发射信号、缸盖振动信号和机体声发射信号特征信息的基础上,利用3个BP神经网络进行局部诊断并获得证据体,对各证据体应用D S证据组合规则进行决策融合。针对D S证据理论在处理冲突证据时存在的局限性问题,提出一种多源加权融合的故障诊断方法。该方法利用各证据体对命题识别的正确率和证据体之间的距离对各证据体进行修正。故障模拟试验表明:提出的方法可提高柴油机的故障诊断精度,充分验证其应用在柴油机故障诊断中的可行性。     

基于振动信号的舰船发动机故障诊断

传统舰船发动机故障诊断方法诊断时,需要对舰船发动机进行一定程度上的拆卸,无法完成零拆卸的故障检测,为此提出基于振动信号的舰船发动机故障诊断方法。使用不同波段振动信号作为检测探伤手段,采集多频段的振动信号,分析信号携带的诊断信息,完成舰船发动机故障诊断模型构建;计算振动信号非线性鲁棒值,锁定故障位置,通过编程分析,实现舰船发动机故障诊断。试验结果表明,设计的故障诊断方法比传统方法诊断定位准确率高2%,说明设计的诊断方法具备极高的有效性。     

基于机器学习的舰船机电装备故障诊断

随着信息技术的发展,以机器学习、模式识别为代表的人工智能技术在故障诊断领域逐步得到应用。通过对振动噪声信号的采集,利用时频分析技术对信号进行分解,并提取故障特征参数,再利用机器学习或模式识别技术对信号进行判别分类,可以实现舰船机电装备的智能诊断。为了验证该方法,选择经验模态分解方法进行信号分解,采用支持向量机进行诊断分类。通过实验表明,该方法有着较高的诊断精度,故障诊断率达到了96.7%,可以对舰船机电装备常见故障进行准确的智能诊断。     

基于倒频谱方法的柴油机气缸压力识别

分析了柴油机缸盖系统的激励源和其振动响应特性,把缸盖系统看作一个多输入单输出的线性系统,对测试的柴油机缸盖振动信号时域加窗截取对于气缸压力的那一段响应信号,去除邻缸的干扰和其它不相关的激励力的影响,通过低通滤波,消除高频噪声,对压力信号和振动信号进行倒频谱分析,利用求出的传递函数重构气缸压力,结果表明,恢复出来的压力信号和实测信号十分接近,该方法为柴油机的实时在线控制、监测和故障诊断有重要的应用价值。     

基于小波包振动谱图的柴油机在线故障诊断方法

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.     

基于小波包振动谱图的柴油机在线故障诊断方法

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。     

基于最小二乘法的曲轴振动不平衡信号分析

曲轴机构振动是柴油机整体振动的核心,加强柴油机曲轴机构的动态特性分析是研究柴油机振动机理和实施振动监测与故障诊断工作的重要内容。文章首先对曲轴机构的不平衡原因进行综合分析,然后设定曲轴振动信号,并结合最小二乘法原理对曲轴振动信号进行拟合,最后利用实验数据进行曲轴振动信号的不平衡量分析,并验证了本课题研究方法的可行性,为异常不平衡信号测取与分析提供方法与依据。     

船舶柴油机振动信号分析与处理程序开发

此文以船舶柴油机故障诊断为目的，以振动信号分析与处理方法的理论为基础．以MAT-LAB语言为工具，开发了“船舶柴油机振动信号分析与诊断系统”，并介绍了该系统的设计思想与主要功能。     

基于振动和润滑油分析的主推力轴承故障诊断实例

结合振动测试和润滑油分析的技术手段对某船主推力轴承故障进行综合分析,表明利用振动信号对滚动轴承故障进行诊断是设备故障诊断方法中比较有效的方法,同时润滑油分析的结果也可以验证振动监测的有效性,提高故障诊断的准确性.     

船用二冲程柴油机缸体上部振动信号的特征分析

对船用二冲程低速柴油主机液压排气阀壳、喷油器顶部、缸盖表面和燃油泵表面的振动信号进行了测试与分析,介绍了测试系统的组成和振动测点布置,进行了振动信号的时域波形分析,证实了利用排气阀壳表面的振动信号可以监测液压排气阀的开启和关闭时刻,比缸盖和缸套表面的振动信号更敏感。确定了喷油器顶部的振动信号与燃油喷射有很强的对应性,可以用来监测二冲程柴油机的燃油喷射定时,为船用低速柴油主机的状态监测和故障诊断提供了一个实用的监测方法。     

基于小波包分解的功率谱方法在人字门启闭机减速器故障诊断中的应用

针对船闸人字闸门机械式启闭机减速器中滚动轴承振动的不平稳性及其故障信号中存在噪声和干扰的问题,提出了一种基于小波阈值算法的小波包分解与功率谱分析的故障诊断方法。该方法通过对故障信号进行小波分解且对其系数作阈值处理,并利用处理后的分解系数进行小波逆变换得到降噪后的信号,然后对降噪后的信号进行小波包分解,找到能量集中的节点,对其进行Hilbert包络解调并求其Hilbert包络线的功率谱,从而提取故障特征信息。应用实例表明:仿真信号与某船闸人字闸门机械式启闭机减速器故障诊断方法能降低信号噪声以及干扰,并能提取故障特征信息。     

振动信号分析技术在船舶主机故障诊断中的应用

在船舶主机故障诊断系统中,将振动信号技术充分运用起来,对判断船舶设备的故障效果非常有益。通常采用的振动信号分析技术包括2个,一是测量设备和结构的振动信号分析;二是对设备或结构加以激励,使得振动产生,对振动进行测量。本文针对振动信号分析技术在船舶主机故障诊断中的应用展开研究。     

基于PCA和SVM的柴油发动机冲击故障诊断方法研究

针对柴油发动机振动信号进行故障诊断技术研究,提出了一种基于主成分分析和支持向量机的柴油发动机冲击故障诊断方法。首先利用小波包分解提取出冲击故障的特征;再利用主成分分析技术获得敏感特征参数,进而减小数据处理的复杂程度;最后利用支持向量机对敏感特征参数样本进行训练,获得分类模型,进而实现故障分类。将该方法用于柴油机实际故障分类,诊断准确率较高,证实了本文方法对多种冲击故障诊断的有效性。     

基于集合谱峭度法的轴承故障诊断

轴承早期故障引起的微弱振动变化信号往往淹没在机械传动系统的背景振动噪声中,其故障特征提取困难。本文针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性及调制特性,提出集合经验模式分解和谱峭度法合的滚动轴承故障特征信号提取及其故障诊断的新方法——集合谱峭度法(Ensembled Kurtogram,EK)。该方法应用集合经验模式分解将振动信号分解为多个固有模式函数,分别计算各个固有模式函数的峭度值及其与故障工况下振动信号、正常工况下振动信号之间的相关性,根据IMFs自动选取规则选取合适的IMFs进行轴承故障信号的重构;然后针对重构后的信号进行谱峭度计算得到对应的峭度图,根据峭度图上最大值原则选取最佳带通滤波器进行滤波;最后运用包络解调后的信号进行故障诊断。本文通过模拟仿真和实验验证,验证了该算法的故障信号提取有效性和故障诊断能力。     

基于PSO-SVM的柴油机故障诊断研究

文章以船舶柴油机表面振动信号作为故障诊断的对象,使用经验模态分解(EMD)结合小波阈值法对振动信号进行分解和降噪,再通过PSO-SVM方法对数据样本进行故障诊断。通过对比原始信号和重构信号在PSO-SVM算法计算之后的结果,经过降噪后的振动信号能很好地保持自身特性,可以很好地去除其中冗余、无效的信号,在提升诊断准确率的同时,还可以提高诊断速度。     

振动信号监测的船用柴油机配气机构故障分析方法

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。