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摘要:
针对发动机失火故障信息难以提取的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD:Ensemble Empirical Mode Decomposition)的发动机失火故障检测方法.该方法能自适应地将曲轴转速信号分解为若干个本征模态函数(IMF:Intrinsic Mode Function),确定包含故障信息的IMF,通过该IMF幅值的异常波动,可以较准确地判断发动机发生失火故障的时间.并通过AMESim建立了发动机仿真模型,从中采集了3种情况的曲轴转速信号,分别利用EEMD分解并最终检测失火故障.实验结果表明,该方法能有效提取故障信息,实现失火故障的离线检测,并可以作为在线检测的基础.
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文献信息
篇名 基于EEMD的发动机失火故障检测
来源期刊 吉林大学学报(信息科学版) 学科 工学
关键词 发动机 失火故障 曲轴转速 集合经验模态分解
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 信息与通信工程
研究方向 页码范围 461-467
页数 7页 分类号 TP273
字数 4174字 语种 中文
DOI
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 王德军 吉林大学通信工程学院 69 962 14.0 30.0
2 张贤达 吉林大学通信工程学院 4 8 2.0 2.0
3 鲍亚新 吉林大学通信工程学院 4 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
发动机
失火故障
曲轴转速
集合经验模态分解
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
吉林大学学报(信息科学版)
双月刊
1671-5896
22-1344/TN
大16开
长春市南湖大路5372号
1983
chi
出版文献量(篇)
2333
总下载数(次)
2
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