基于EMD的柴油机失火故障诊断

被引：14

作者：

陆金铭

王醇涛

周海港

机构：

[1] 江苏科技大学船舶与海洋工程学院

来源：

江苏科技大学学报(自然科学版) | 2009年 / 23卷 / 03期

关键词：

柴油机; 失火; 故障诊断; 经验模式分解; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK428 [检修与维护];

学科分类号：

080703 ;

摘要：

提出了一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和自回归(Auto Regression,AR)模型的柴油机失火故障诊断方法.对3110型柴油机断油故障及正常情况下的缸盖振动信号进行了测试分析,采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型.实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机失火故障,能实现故障的实时自动化诊断.

引用

页码：234 / 238

页数：5

共 10 条

[1] 基于气缸盖振动信号的柴油机故障诊断研究 [J].