基于EMD与SVM的柴油机故障诊断

• 作者: 王醇涛 陆金铭 马捷
• 来源期刊: 内燃机
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 故障诊断 经验模式分解EMD AR模型 支持向量机SVM
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 检测·试验
• 页码范围: 24-26,29
• 页数: 4页
• 分类号: TK413
• 字数: 2811字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-6494.2009.03.008

摘要

对柴油机气阀间隙变化、断油等故障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故障,能实现故障的实时自动化诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆金铭	上海交通大学船舶与海洋工程学院	7	61	4.0	7.0
3	马捷	上海交通大学船舶与海洋工程学院	93	702	16.0	22.0
6	王醇涛	江苏科技大学机械与动力工程学院	6	65	4.0	6.0