基于角域振动信号特征统计量的发动机故障分类方法

• 作者: 丁岩 邵毅敏
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 等角度采样 特征统计量 内燃机 故障分类
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 1374-1380
• 页数: 7页
• 分类号: TH165.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2014.10.019

摘要

为了提高发动机故障分类的准确率和成功率，提出了基于角域信号特征统计量的发动机故障分类方法。包括：利用编码器进行发动机振动信号的等角度采样；采用小波包分析和相关系数法获取发动机角域信号的特征阶次；选取特征阶次信号的能量比、标准差比、谱能量比及谱均值比4组参数作为角域信号特征统计量来提取发动机故障特征；采用支持向量机法对发动机故障进行分类。连杆轴承配合间隙故障的台架试验结果证明：相比于传统的分类方法，该方法明显提高了发动机故障分类的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵毅敏	重庆大学机械传动国家重点实验室	55	393	12.0	18.0
2	丁岩	重庆大学机械传动国家重点实验室	2	5	2.0	2.0