基于EEMD和形态学分形维数的柴油机故障诊断

被引：21

作者：

王凤利 ^{[1
]}

段树林 ^{[1
]}

于洪亮 ^{[1
]}

李宏坤 ^{[2
]}

机构：

[1] 大连海事大学轮机工程学院

[2] 大连理工大学机械工程学院

来源：

内燃机学报 | 2012年 / 30卷 / 06期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

柴油机; 形态学; 分形维数; 故障诊断;

D O I：

10.16236/j.cnki.nrjxb.2012.06.012

中图分类号：

TK428 [检修与维护];

学科分类号：

摘要：

针对柴油机实测振动信号的非线性以及信噪比低的特点,提出了基于总体经验模态分解(EEMD)与形态学分形维数的柴油机故障诊断方法.该方法首先采用EEMD将柴油机振动信号进行自适应分解,将包含有柴油机故障特征信息的基本模式分量(IMF)和其它噪声干扰进行分离,然后计算特征IMF的形态学分形维数,并将其作为特征量来识别柴油机的工作状态和故障类型.柴油机在正常和不同程度的活塞-缸套磨损、排气门漏气状态下振动信号的分析结果表明,利用含噪振动信号的分形维数来描述柴油机的运行状态是不可靠的,降噪后信号的形态学分形维数能够定量刻划柴油机振动信号的非线性几何特征并正确识别活塞-缸套磨损和气门漏气的故障状态.

引用

页码：557 / 562

页数：6

共 7 条

[1]

Diagnosis of Valve-Slap of Diesel Engine with EEMD-EMD-AGST Approach[J]. 郑旭,郝志勇.Transactions of Tianjin University. 2012(01)

[2] 基于瞬时转速的柴油机气阀漏气故障诊断 [J].