多特性参数相结合的柴油机故障振动信号特征提取与诊断

• 作者: 宋蒙 李敏通 杨福增 杨青
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 柴油机 特征提取 故障诊断 经验模式分解 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 438-442
• 页数: 5页
• 字数: 3632字
• 语种: 中文

摘要

本文基于缸盖振动信号的非平稳的特点,将经验模式分解和AR模型参数相结合,并兼顾了信号频谱的特点,提出了综合选取AR模型参数、信号频带能量和信号的质心频率与质心幅值等作为柴油机故障振动信号特征参量的方法;采用该方法对实测的S195柴油机的5种工况下缸盖振动信号样本提取了故障特征向量,基于支持向量机对柴油机故障进行诊断,故障诊断的正确率达到83％以上,验证了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨福增	西北农林科技大学机械与电子工程学院	59	539	14.0	21.0
2	李敏通	西北农林科技大学机械与电子工程学院	36	162	8.0	10.0
3	杨青	西北农林科技大学机械与电子工程学院	56	925	16.0	28.0
4	宋蒙	西北农林科技大学机械与电子工程学院	3	11	2.0	3.0