基于聲信號(hào)的柴油機(jī)故障診斷研究.pdf

1、柴油機(jī)作為一種重要的動(dòng)力機(jī)械，其狀態(tài)性能好壞將直接影響工作任務(wù)的順利進(jìn)行。故障診斷技術(shù)是機(jī)械設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要保證，研究柴油機(jī)故障診斷領(lǐng)域中的新方法、新技術(shù)有著十分重要的意義?；诼曅盘?hào)分析的機(jī)械故障診斷方法具有非接觸、不解體、高效、便捷等優(yōu)點(diǎn)，非常適合診斷惡劣環(huán)境下的機(jī)械設(shè)備，已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。本文以柴油機(jī)為研究對(duì)象，以故障診斷為目標(biāo)，采取基于聲信號(hào)的分析方法，主要研究了柴油機(jī)聲信號(hào)的信號(hào)去噪技術(shù)、特征提取技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)。通過

2、構(gòu)建6135D型柴油機(jī)聲信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，獲取不同故障類型的信號(hào)樣本，分別設(shè)計(jì)相應(yīng)的診斷方法，并對(duì)所提方法逐一進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。論文的主要工作包括以下幾個(gè)方面:
　　1.針對(duì)柴油機(jī)聲信號(hào)非平穩(wěn)、非線性的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)小波閾值與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解相結(jié)合的去噪方法。該方法利用小波閾值去噪和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解去噪各自的優(yōu)點(diǎn)，通過相關(guān)系數(shù)法找到信號(hào)主導(dǎo)和噪聲主導(dǎo)本征模函數(shù)分量的分界點(diǎn)，對(duì)高頻噪聲主導(dǎo)的本征模函數(shù)采用改進(jìn)小波閾值函數(shù)進(jìn)行去噪處理，再進(jìn)

3、行信號(hào)重構(gòu)，從而得到去噪后的信號(hào)。仿真信號(hào)和實(shí)測(cè)信號(hào)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法具有更好的去噪性能。
　　2.將變分模態(tài)分解引入到故障診斷中，研究了一種變分模態(tài)分解與拉普拉斯分值相結(jié)合的柴油機(jī)典型故障診斷方法。首先對(duì)聲信號(hào)進(jìn)行變分模態(tài)分解，從分解得到的各個(gè)模態(tài)函數(shù)中提取特征參數(shù)，然后利用改進(jìn)的拉普拉斯分值算法進(jìn)行特征排序，最后使用支持向量機(jī)進(jìn)行故障診斷，并確定最優(yōu)維數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明該方法能有效識(shí)別柴油機(jī)典型故障，具有更高的診斷精度。