基于内燃机振动信号的可视化识别诊断

论文摘要

为提高故障识别诊断的精确度和实时性,有效解决内燃机多分量、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出一种基于改进局部二值模式（ILBP）与双向二维主成分分析（TD-2DPCA）的内燃机振动信号可视化故障识别诊断方法。针对传统时频方法在分析内燃机振动信号中,存在时频分辨率低及交叉干扰项的问题,将经验小波变换（EWT）与同步压缩小波变换（SST）应用到内燃机振动信号的时频图表征中;利用ILBP提取图像的纹理特征,并对ILBP图谱采用TD-2DPCA降维,将降维后的编码矩阵向量化后得到图像的特征参数;通过支持向量机（SVM）和最近邻分类器（NNC）分别特征向量进行训练、测试,实现内燃机的故障识别诊断。在内燃机气门间隙故障8种工况下缸盖振动信号的识别诊断试验中,均得到较高的分类精度;通过参数的合理优化,在保证了分类速率的同时,最高识别率达到96.67%,对比其他方法,充分表明该方法在内燃机故障诊断中的有效性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 蔡艳平,徐光华,张恒,范宇,李艾华

关键词: 内燃机,故障诊断,时频分析,特征提取,识别率

来源: 振动与冲击 2019年24期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 动力工程,计算机软件及计算机应用

单位: 西安交通大学机械工程学院,火箭军工程大学,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室

基金: 国家自然科学基金(51405498),中国博士后基金(2015M582642)

分类号: TP391.41;TK401

DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.24.021

页码: 150-157

总页数: 8

文件大小: 2533K

下载量: 196

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