基于粗糙集與核主元分析方法的柴油機(jī)故障檢測與診斷.pdf

1、隨著當(dāng)代工業(yè)水平的發(fā)展,柴油機(jī)被越來越廣泛地應(yīng)用于當(dāng)代工業(yè)的各個(gè)重要行業(yè)當(dāng)中,但是由于柴油機(jī)本身結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,加之周邊工作環(huán)境一般也比較惡劣,使得柴油機(jī)故障的發(fā)生率與復(fù)雜程度也在升高。如果這些故障不能被及時(shí)地識別與處理,將會帶來不可挽回的經(jīng)濟(jì)損失,甚至導(dǎo)致安全事故的發(fā)生,所以開展柴油機(jī)故障診斷的相關(guān)研究是十分有意義的。近年來,基于振動(dòng)信號的柴油機(jī)故障診斷技術(shù)在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域迅速地發(fā)展起來,本文主要研究的就是基于振動(dòng)信號的柴油機(jī)故障診斷

2、方法,首先用小波包能量譜方法提取振動(dòng)信號的特征值,然后提出了將核主元分析方法與粗糙集理論相結(jié)合來進(jìn)行特征值的進(jìn)一步優(yōu)化與故障監(jiān)測,實(shí)現(xiàn)了兩者在柴油機(jī)故障診斷中的優(yōu)勢互補(bǔ),克服了核主元分析不能在數(shù)據(jù)處理前刪除多余屬性與特征值的缺點(diǎn),有效地減少了核主元分析的計(jì)算量,提高了運(yùn)算效率,但是這一方法只能完成故障的監(jiān)測,不能完成對故障的分類,本文最后提出了將支持向量機(jī)與核主元分析法相結(jié)合完成對柴油機(jī)故障的分類,并且取得了很好的效果,證明了所用方法的

3、有效性與適用性,為柴油機(jī)的故障診斷工作提供了一些理論上的支持。具體的研究內(nèi)容以及結(jié)論歸納如下:
　　(1)熟悉了以振動(dòng)信號采集為主的柴油機(jī)故障診斷實(shí)驗(yàn)平臺,以某 V12缸柴油機(jī)為研究對象,重點(diǎn)選取了四個(gè)測點(diǎn)上測取的三種轉(zhuǎn)速下包括正常狀態(tài)等四種工況下的振動(dòng)信號,為研究工作提供了原始數(shù)據(jù)。
　　(2)通過對比分析四層小波包能量譜特征提取方法產(chǎn)生的特征值以及時(shí)域特征值對柴油機(jī)故障的敏感性,發(fā)現(xiàn)前者更適合用于柴油機(jī)的故障診斷工作。<

4、br>　　(3)針對核主元分析不能在數(shù)據(jù)處理前刪除多余屬性和特征值的缺點(diǎn),提出了首先可以利用粗糙集理論的約簡算法對特征值進(jìn)行篩選的思路方法,在具體實(shí)現(xiàn)的過程中,首先構(gòu)建了柴油機(jī)四個(gè)測點(diǎn)的工況信息系統(tǒng)決策表,通過分析提出了將 SNS離散化算法與等頻率劃分法相結(jié)合的離散化方法,對決策表的連續(xù)屬性值進(jìn)行了離散化處理,有效地避免了SNS離散化算法斷點(diǎn)太多的缺點(diǎn),然后利用本文歸納的基于Skowron差別矩陣的決策表屬性約簡算法對決策表進(jìn)行了約簡。