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摘要:
针对农用柴油机振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获得大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解和支持向量机相结合的故障诊断方法.运用经验模态分解方法对气阀机构不同工况下的去噪缸盖振动信号进行分析,计算各内禀模态函数与去噪信号的互信息值以确定主IMF分量,并求其包含时间信息的能量熵以定量描述信号不同时频段的能量分布,将其作为支持向量机的输入特征向量以判断柴油机的工作状态和故障类型.试验结果表明,该方法在小样本情况下也具有较高的精度和较强的泛化能力,但不同转速时需重新采样以保证充足的诊断精度.
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文献信息
篇名 基于EMD和SVM的农用柴油机故障诊断研究
来源期刊 安徽农业科学 学科 工学
关键词 柴油机 故障诊断 能量熵 支持向量机(SVM) 经验模态分解(EMD)
年,卷(期) 2010,(17) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 9225-9228
页数 分类号 TP206.3
字数 3457字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0517-6611.2010.17.148
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕建新 7 19 3.0 4.0
2 王茂生 4 14 2.0 3.0
3 吴庐山 6 52 4.0 6.0
4 吴虎胜 4 18 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
柴油机
故障诊断
能量熵
支持向量机(SVM)
经验模态分解(EMD)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽农业科学
半月刊
0517-6611
34-1076/S
大16开
安徽省合肥市农科南路40号
26-20
1961
chi
出版文献量(篇)
78281
总下载数(次)
236
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