本文關(guān)鍵詞：基于LabVIEW和支持向量機的柴油機故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中北大學(xué)》 2014年

基于LabVIEW和支持向量機的柴油機故障診斷研究

任衛(wèi)紅  

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，，柴油機作為一種常用的機械設(shè)備，被廣泛應(yīng)用在工程機械、礦場、船舶等領(lǐng)域。柴油機結(jié)構(gòu)復(fù)雜化，導(dǎo)致其在運行過程中極易發(fā)生各種故障，不僅影響柴油機的正常運轉(zhuǎn)及工作流程，而且還可能引起嚴(yán)重的人員傷亡。因此，進(jìn)行柴油機故障診斷具有十分重要的實際意義。 首先，通過閱讀大量的國內(nèi)外參考文獻(xiàn)，對常用的柴油機故障診斷方法有了深入了解。在此基礎(chǔ)上，本文結(jié)合蟻群算法與支持向量機方法對柴油機進(jìn)行了故障診斷研究。并以R6105AZLD柴油機為研究對象，通過對其五大系統(tǒng)和兩大結(jié)構(gòu)的深入研究，熟知了柴油機中存在的一些典型故障及其故障來源，并設(shè)置了正常、單缸斷油、雙缸斷油、供油提前角增大、供油提前角減小、空氣濾清器堵塞六種工況。 其次，為了高效地實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、顯示與存儲，本文通過采用LabVIEW虛擬儀器及PCI8620數(shù)據(jù)采集卡開發(fā)了一個柴油機動態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，主要包括系統(tǒng)采集界面設(shè)計、系統(tǒng)硬件部分的選擇與調(diào)試等。 再次，針對柴油機六種工況，選擇了相應(yīng)的振動加速度傳感器及電渦流位移傳感器，并布置了11個測點。 最后，針對柴油機振動信號特性，用小波變換進(jìn)行信號降噪預(yù)處理，進(jìn)而進(jìn)行信號時頻域分析和小波包能量譜分析，并提取特征參量。針對柴油機故障診斷，采用蟻群算法優(yōu)化支持向量機參數(shù)，并選用K-Ford交叉驗證法作為判斷蟻群優(yōu)化參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而進(jìn)行故障分類識別，并與未優(yōu)化的支持向量機分類識別結(jié)果進(jìn)行對比，結(jié)果表明，蟻群優(yōu)化支持向量機具有很好的分類識別效果。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TK428
【目錄】：

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本文編號：230236