柴油机燃烧室部件声发射诊断方法研究

本文基于声发射信号和迁移学习，提出一种新的柴油机燃烧室故障诊断方法。研究在TBD234V6型柴油机上模拟了喷油器堵塞、启阀压力减小和排气阀漏气故障等，用CompactRIO硬件进行信号采集，并针对燃烧室部件故障后声发射信号的特征进行分析。研究表明，以特征参数提取和迁移学习为基础的故障诊断方法能更准确地识别不同故障类型，相对于传统机器学习算法，其准确度更高，泛化能力也更强，对于数据样本较少和不同数据分布的情况下也有较好适应性。此研究对于保证柴油机燃烧室部件的健康状况、确保船舶安全航行具有重要意义。