針對柴油機配氣機構故障診斷問題,提出了一種基于Wigner分布和差分分形盒維數(shù)的故障診斷方法。首先,利用改進局部均值分解算法對柴油機缸蓋振動信號進行分解,并采用相關性分析剔除噪聲和偽分量;然后,分別對各相關分量進行Wigner時頻分析,將結果線性疊加得到振動時頻圖,再提取圖像的差分分形盒維數(shù)作為故障特征;最后,利用k-最近鄰（k-NN）實現(xiàn)故障診斷。仿真結果表明,改進局部均值分解算法可以抑制Wigner分布交叉項的干擾。實驗結果顯示,差分分形盒維數(shù)優(yōu)于其他6種典型故障特征,利用本研究提出的方法對配氣機構進行故障診斷的正確率為97.2%,該方法可以用于柴油機配氣機構故障診斷。 

【文章來源】：振動.測試與診斷. 2016,36(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖１仿真信號改進ＬＭＤ算法分解結果Ｆｉｇ．１ＩｍｐｒｏｖｅｄＬＭＤｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｉｇ－ｎａｌ表１各ＰＦ分量與仿真信號ｘ（ｔ）的相關系數(shù)Ｔａｂ．１Ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｗｉｔｈｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｘ（ｔ）

圖２ＰＦ１，ＰＦ２，ＰＦ５分量自相關系數(shù)Ｆｉｇ．２ＡｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆＰＦ１，ＰＦ２ａｎｄＰＦ５分別計算分量ＰＦ３和ＰＦ４的Ｗｉｇｎｅｒ分布并進行線性疊加，得到仿真信號ｘ（ｔ）的Ｗｉｇｎｅｒ分布，如圖３所示，其中高頻成分對應１２０Ｈｚ的正弦信號ｘ１，低頻成分對應以３０Ｈｚ為中心的調頻信號ｘ２，其幅值無量綱。圖３仿真信號Ｗｉｇｎｅｒ分布（筆者方法）Ｆｉｇ．３Ｗｉｇｎｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ（ｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅ）為了與筆者提出的方法進行對比，分別利用原Ｗｉｇｎｅｒ分布和平滑偽Ｗｉｇｎｅｒ分布計算仿真信號ｘ（ｔ）的時頻分布，如圖４，５所示。圖４仿真信號Ｗｉｇｎｅｒ分布（原方法）Ｆｉｇ．４Ｗｉｇｎｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ（ｏｒｉｇｉｎａｌｍｅｔｈｏｄ）圖５仿真信號平滑偽Ｗｉｇｎｅｒ分布Ｆｉｇ．５Ｐｓｅｕｄｏ－Ｗｉｇｎｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ從圖４，５中可以看出，原Ｗｉｇｎｅｒ分布存在著以７５Ｈｚ為中心的交叉項且幅值較大，平滑偽Ｗｉｇｎｅｒ分布可以在一定程度降低交叉項的干擾，但圖像的時頻聚集性明顯變差，當處理復雜信號時，將使整個時頻分布喪失物理意義。通過對比不難發(fā)現(xiàn)，本研究所提出的方法不僅可以消除交叉項的干擾，還可以確保圖像的時頻聚集性。３差分分形盒維數(shù)柴油機振動信號具有典型的非線性、非平穩(wěn)特

Ｗｉｇｎｅｒ分布，如圖３所示，其中高頻成分對應１２０Ｈｚ的正弦信號ｘ１，低頻成分對應以３０Ｈｚ為中心的調頻信號ｘ２，其幅值無量綱。圖３仿真信號Ｗｉｇｎｅｒ分布（筆者方法）Ｆｉｇ．３Ｗｉｇｎｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ（ｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅ）為了與筆者提出的方法進行對比，分別利用原Ｗｉｇｎｅｒ分布和平滑偽Ｗｉｇｎｅｒ分布計算仿真信號ｘ（ｔ）的時頻分布，如圖４，５所示。圖４仿真信號Ｗｉｇｎｅｒ分布（原方法）Ｆｉｇ．４Ｗｉｇｎｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ（ｏｒｉｇｉｎａｌｍｅｔｈｏｄ）圖５仿真信號平滑偽Ｗｉｇｎｅｒ分布Ｆｉｇ．５Ｐｓｅｕｄｏ－Ｗｉｇｎｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ從圖４，５中可以看出，原Ｗｉｇｎｅｒ分布存在著以７５Ｈｚ為中心的交叉項且幅值較大，平滑偽Ｗｉｇｎｅｒ分布可以在一定程度降低交叉項的干擾，但圖像的時頻聚集性明顯變差，當處理復雜信號時，將使整個時頻分布喪失物理意義。通過對比不難發(fā)現(xiàn)，本研究所提出的方法不僅可以消除交叉項的干擾，還可以確保圖像的時頻聚集性。３差分分形盒維數(shù)柴油機振動信號具有典型的非線性、非平穩(wěn)特點，分形維數(shù)是描述動力系統(tǒng)非線性行為的重要特征。在故障診斷中，文獻［１４－１５］首先利用信號分解技術對振動信號進行分解，然后提取分解后各分量的分形維數(shù)作為故障特征并取得了不錯的效果，但由于需要多次求取分形維數(shù)，算法計算量較大。針對這一問題，本研究直接計算振動時

【參考文獻】：
期刊論文
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[7]運用HHT邊際譜的柴油機故障診斷[J]. 王醇濤,陸金銘.  振動.測試與診斷. 2010(04)
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博士論文
[1]柴油機振動信號特征提取與故障診斷方法研究[D]. 李敏通.西北農林科技大學 2012



本文編號：3020098