基于EMD和模糊聚类的柴油机故障诊断

被引：7

作者：

吴震宇

袁惠群

李沈

机构：

[1] 东北大学机械工程与自动化学院

来源：

东北大学学报(自然科学版) | 2009年 / 30卷 / 12期

关键词：

经验模式分解; 模糊c均值聚类; 柴油机; 故障诊断; 能量比;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK428 [检修与维护];

学科分类号：

摘要：

根据柴油机故障振动信号的特点,提出了一种经验模式分解和模糊c均值聚类相结合的柴油机振动信号故障诊断新方法.首先,采用经验模式分解方法对柴油机排气门间隙为0.4,0.6及0.75mm的3种工况下的振动信号时间序列进行分解,对分解求得的前6个固有模态函数分别求其能量比并将其作为反映故障状态的特征参数,再利用模糊c均值聚类方法对特征参数进行聚类分析.实验结果表明:所有样本的测试结果均与实际状况相一致,该方法可以有效地对气门间隙故障进行诊断.

引用

页码：1784 / 1787

页数：4

共 7 条

[1]

Application of Wavelets Transform to Fault Detection in Rotorcraft UAV Sensor Failure[J]. Jun-tong Qi1,2, Jian-da Han1 1. Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, P. R. China 2. Graduate School, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, P. R. China.Journal of Bionic Engineering. 2007(04)

[2] 一种非线性非平稳时间序列预测建模方法 [J].