内燃机振动时频图像的编码特征提取与诊断

• 作者: 张世雄 牟伟杰 石林锁 蔡艳平
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: S变换 M-2DPCA 最近邻分类器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 机械动力学
• 页码范围: 391-395
• 页数: 5页
• 分类号: TK428
• 字数: 2952字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.2018.0310

摘要

针对传统内燃机振动诊断方法在参数选择和特征提取方面的难题,提出一种将S变换和模块二维主成分分析(M-2DPCA)相结合的内燃机故障诊断方法.该方法首先利用S变换将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成振动谱图像;然后通过M-2DPCA对图像矩阵进行模块化处理,利用所有样本子图像构建总体散布矩阵,计算最优投影向量,进行图像特征参数提取;最后,利用最近邻分类器进行分类识别,完成诊断.将该方法应用于内燃机气阀机构8种工况下振动信号的诊断实例中,识别率可达到94.17％,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡艳平		27	57	4.0	6.0
2	牟伟杰		6	14	2.0	3.0
3	石林锁		8	13	2.0	3.0
4	张世雄		4	6	2.0	2.0