基于小波能量谱分析与SVM的柴油机气阀间隙异常故障诊断 |
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引用本文: | 蒋佳炜,胡以怀,柯赟,陈彦臻.基于小波能量谱分析与SVM的柴油机气阀间隙异常故障诊断[J].机电设备,2018(4). |
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作者姓名: | 蒋佳炜 胡以怀 柯赟 陈彦臻 |
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作者单位: | 上海海事大学 |
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摘 要: | 船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机气阀间隙异常的故障诊断,由于柴油机气阀间隙振动信号噪声多,利用SVM对柴油机气阀间隙进行预测时需要进行特征提取。鉴于此,研究了基于小波能量谱分析的SVM柴油机气阀间隙的故障诊断方法,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备当前状态。
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