發(fā)布時間：2021-11-09 04:45

　　為有效地從柴油機缸蓋表面振動信號中提取氣門間隙故障特征,提出一種基于變分模態(tài)分解（VMD）和奇異值分解（SVD）的特征提取新方法。采用VMD算法對缸蓋振動信號進行分解,利用所得的模態(tài)分量構(gòu)建特征矩陣;接著應(yīng)用SVD理論將特征矩陣轉(zhuǎn)變?yōu)楸碚黝l率特性的奇異值序列,探討了穩(wěn)定工況下的奇異值序列與不同氣門間隙狀態(tài)之間的關(guān)系;由于轉(zhuǎn)速、負荷等工況的改變對信號特征層的影響與故障所引起的信號特征的改變可能非常相似,因此將奇異值序列作為特征參數(shù),輸入到隨機森林分類器中,構(gòu)建分類模型,對柴油機變工況下的氣門間隙故障進行診斷。實驗結(jié)果表明:該方法能有效識別氣門間隙故障,突出故障敏感特征;與傳統(tǒng)基于Hankel矩陣和小波包系數(shù)矩陣的SVD特征提取方法相比,該方法所提特征參數(shù)在柴油機變工況條件下具有更高的識別率。 

【文章來源】：振動與沖擊. 2020,39(16)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

IMF分量中心頻率

不同狀態(tài)下的三維奇異值特征散點圖

將柴油機A、B、C、D、E、F 6種工況下的每種氣門間隙正常和故障狀態(tài)的振動數(shù)據(jù)分別采集70組,每組數(shù)據(jù)采集時間為0.08 s,即長度為4 096點。隨機選取不同工況下各氣門間隙狀態(tài)的一組特征向量曲線,如圖7所示。從圖7可知,各狀態(tài)下的特征向量在柴油機變工況時具有穩(wěn)定性和一致性。即工況A與工況B、工況C與工況D、工況E與工況F的特征向量曲線比較接近,說明對于負荷的改變,特征向量具有良好的穩(wěn)定性;處于工況C和工況D時,還有工況E與工況F時,由于轉(zhuǎn)速不斷升高的緣故,特征向量曲線整體逐步上移(即曲線幅值增大而形狀基本一致),說明對于轉(zhuǎn)速的改變,特征向量具有一致性。3.4 基于隨機森林的變工況氣門間隙故障識別研究

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3484651