多特性参数相结合的柴油机故障振动信号特征提取与诊断

作者：李敏通; 杨青; 宋蒙; 杨福增

来源：汽车工程, 2014, (04): 438-442.

DOI：10.19562/j.chinasae.qcgc.2014.04.010

• 柴油机
• 特征提取
• 故障诊断
• 经验模式分解
• 支持向量机 diesel engine
• feature extraction
• fault diagnosis
• empirical mode decomposition
• support vector machine

本文基于缸盖振动信号的非平稳的特点,将经验模式分解和AR模型参数相结合,并兼顾了信号频谱的特点,提出了综合选取AR模型参数、信号频带能量和信号的质心频率与质心幅值等作为柴油机故障振动信号特征参量的方法;采用该方法对实测的S195柴油机的5种工况下缸盖振动信号样本提取了故障特征向量,基于支持向量机对柴油机故障进行诊断,故障诊断的正确率达到83%以上,验证了该方法的可行性。

• 出版日期2014
• 单位西北农林科技大学