發(fā)布時間：2018-04-24 06:30

  本文選題：發(fā)動機(jī) + 階次分析�。� 參考：《大連理工大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：汽車在國民生活中扮演越來越重要的角色,發(fā)動機(jī)作為汽車的心臟,其故障在整車故障中占據(jù)較高比例。為了提高發(fā)動機(jī)安全性,提前預(yù)測故障,基于振動信號的發(fā)動機(jī)故障預(yù)測技術(shù)迅速發(fā)展起來。而發(fā)動機(jī)振動信號具有非平穩(wěn)性、非線性等特點(diǎn),傳統(tǒng)的頻域分析會產(chǎn)生頻率模糊現(xiàn)象,因此催生了基于角域的階次分析。耐久性試驗(yàn)是發(fā)動機(jī)研發(fā)中重要的一環(huán),某企業(yè)致力于發(fā)動機(jī)耐久性試驗(yàn),購進(jìn)德爾塔分析儀用于檢測發(fā)動機(jī)振動。企業(yè)希望能夠進(jìn)行早期故障預(yù)測,在故障初發(fā)時預(yù)警,避免發(fā)動機(jī)永久損壞造成重大損失。本文的研究即基于德爾塔分析儀檢測發(fā)動機(jī)振動生成的階次信號。本文首先分析了發(fā)動機(jī)、德爾塔分析儀的工作原理及階次分析的原理等背景知識,根據(jù)當(dāng)前對故障預(yù)測存在的弊端及企業(yè)需求進(jìn)行了剖析,設(shè)計(jì)了一套完整的解決方案。(1)先分析故障原理及相應(yīng)的故障頻譜圖,尋找故障可能對應(yīng)的階次,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。(2)將處理過的數(shù)據(jù)使用主成分分析法進(jìn)行降維,進(jìn)一步壓縮數(shù)據(jù),消除冗余,避免“維數(shù)災(zāi)難”。(3)采用模糊C-均值和支持向量機(jī)對降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,結(jié)果證明,支持向量機(jī)這套方案能夠達(dá)到預(yù)期效果。(4)采用python按企業(yè)要求編寫故障預(yù)測軟件,綜合以上方法。本文提出的解決方案能夠及時對故障進(jìn)行預(yù)測。最后韻預(yù)測軟件已經(jīng)應(yīng)用于企業(yè)耐久性試驗(yàn)當(dāng)中。
[Abstract]:Automobile plays a more and more important role in national life. Engine, as the heart of automobile, has a high proportion of faults in the whole vehicle. In order to improve engine safety and predict fault ahead of time, engine fault prediction technology based on vibration signal has developed rapidly. But the vibration signal of engine has the characteristics of non-stationary and nonlinear. The traditional frequency domain analysis will produce frequency ambiguity phenomenon, so it gives birth to order analysis based on angle domain. Durability test is an important part of engine research and development. A certain enterprise devotes to engine durability test and buys Delta Analyzer to detect engine vibration. Enterprises hope to be able to make early fault prediction and early warning to avoid serious damage caused by permanent damage to the engine. The research of this paper is based on Delta Analyzer to detect the order signal generated by engine vibration. In this paper, the working principle of engine, Delta analyzer and the principle of order analysis are analyzed, and the disadvantages of fault prediction and the demand of the enterprise are analyzed. A complete solution is designed. (1) the principle of the fault and the corresponding fault spectrum are analyzed first, and the order of the possible fault is found, and the data preprocessing is carried out. 2) the processed data are reduced by principal component analysis. Further compressing data, eliminating redundancy, avoiding "dimensionality disaster". 3) using fuzzy Cmean and support vector machine to classify the data after dimensionality reduction, the result shows that, Support Vector Machine (SVM) is able to achieve the desired results. (4) python is used to compile fault prediction software according to the requirements of enterprises, and the above methods are synthesized. The solution proposed in this paper can predict the fault in time. The final rhyme prediction software has been applied to enterprise durability test.
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U472

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本文編號：1795522