針對柴油發(fā)動(dòng)機(jī)氣門間隙故障診斷中故障特征提取難、易受噪聲影響、診斷準(zhǔn)確率低的問題,提出一種基于變分模態(tài)分解（VMD）算法和排列熵相結(jié)合的柴油機(jī)故障特征提取方法。首先,采用不同算法對仿真信號進(jìn)行分解和比較分析,證明VMD方法在分解非平穩(wěn)信號方面的優(yōu)越性;然后,利用VMD對氣門故障實(shí)測信號進(jìn)行分解,并用排列熵值作為依據(jù)優(yōu)化選擇故障分量;最后,通過時(shí)頻分析和能量分析驗(yàn)證所選擇信號的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法能有效提取柴油機(jī)氣門故障特征。 

【文章來源】：軍事交通學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,22(11)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

源信號時(shí)域波形

仿真信號時(shí)域、頻域波形

仿真信號分解結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3080942