【摘要】：隨著汽車保有量的增加,故障車的維修任務(wù)量也隨之增大,因此對(duì)汽車的故障診斷和維修提出了更高的要求。研究表明,汽車發(fā)動(dòng)機(jī)是整車中故障率較高的部分,針對(duì)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷技術(shù)研究也成為近些年國內(nèi)外普遍關(guān)注的重點(diǎn)。本文主要以汽車發(fā)動(dòng)機(jī)常見的主要故障為研究對(duì)象,實(shí)現(xiàn)了從故障采集到特征分析最后到故障模式確定的故障診斷完整的流程,并對(duì)診斷過程中所用到的各種特征提取和模式識(shí)別的算法最終的診斷效果進(jìn)行了詳細(xì)地比較和分析。首先,根據(jù)對(duì)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的基本情況和采集原理依據(jù)的分析,搭建了汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障信號(hào)采集系統(tǒng)。系統(tǒng)主要包括壓電傳感器、信號(hào)放大模塊、采集卡和上位機(jī)部分。軟件方面主要包括基于Labview環(huán)境編寫的數(shù)據(jù)采集控制程序部分和基于MATLAB的數(shù)據(jù)處理程序部分。在實(shí)驗(yàn)中,用搭建好的采集系統(tǒng)對(duì)四種不同工況下發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)觀測(cè)并采集。具體工況包括:測(cè)試車1發(fā)動(dòng)機(jī)正常,測(cè)試車1發(fā)動(dòng)機(jī)單缸斷火,測(cè)試車2發(fā)動(dòng)機(jī)正常和測(cè)試車2發(fā)動(dòng)機(jī)軸瓦嚴(yán)重磨損。最終將得到的信號(hào)數(shù)據(jù)及采集參數(shù)設(shè)置一并保存到上位機(jī)。為區(qū)分發(fā)動(dòng)機(jī)不同的工作狀態(tài),需要對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別。首先,采用兩種特征提取的方法:時(shí)域峭度融合小波包能量熵和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解能量特征分別對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到能過反映不同工況下信號(hào)特征的特征向量。然后,建立不同的分類模型:支持向量機(jī)(support vector machine)、K最鄰近(K-Nearest Neighbor)分類器和極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)(extreme learning machine),并依據(jù)測(cè)試結(jié)果正確率、訓(xùn)練時(shí)間以及混淆矩陣對(duì)各分類模型的最終分類效果進(jìn)行對(duì)比和評(píng)價(jià)。結(jié)果表明,上述分類模型都可以實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)四種不同工況的分類和識(shí)別。特征向量提取方法和故障識(shí)別算法兩類要素共同決定了系統(tǒng)最終的故障診斷效果。從識(shí)別正確率和訓(xùn)練時(shí)間上來看,由經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解得到的IMF能量比值特征輸入極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)得到的測(cè)試結(jié)果要優(yōu)于其他算法,兼具分類正確率高和訓(xùn)練時(shí)間短的優(yōu)點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U472
【圖文】：

第二章 故障信號(hào)采集系統(tǒng)的建立系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì)對(duì)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)工作原理的分析可知，缸蓋上測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)信號(hào)是其振動(dòng)的各激勵(lì)源的響應(yīng)之和。某種故障的發(fā)生會(huì)導(dǎo)致相對(duì)應(yīng)的引的激勵(lì)源發(fā)生變化，進(jìn)而通過振動(dòng)信號(hào)的特征變化表現(xiàn)出來。振動(dòng)準(zhǔn)確反映汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障特征的載體，可以為故障診斷提供依據(jù)。信號(hào)采集系統(tǒng)來獲得汽車發(fā)動(dòng)機(jī)不同工作狀態(tài)下的有效振動(dòng)信號(hào)算法將各工況下振動(dòng)信號(hào)的特征提取出來。把每種振動(dòng)信號(hào)的特征依據(jù)并建立分類器，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)不同類型故障的區(qū)分的方案設(shè)計(jì)如圖 2-1 所示。

數(shù)據(jù)采集卡的最大采樣頻率要滿足大于 100kHz，以保證所采集到信號(hào)分的完整性和可靠性；4）上位機(jī)采集程序要實(shí)現(xiàn)采集環(huán)境的記錄，采樣頻率、采樣點(diǎn)數(shù)和采樣采樣參數(shù)的設(shè)置，采樣信號(hào)時(shí)域圖和頻譜的實(shí)時(shí)顯示以及采樣數(shù)據(jù)的分類四大核心功能。號(hào)處理算法的設(shè)計(jì)需要滿足如下要求：1）所提取的信號(hào)特征值能夠反映出信號(hào)在時(shí)域以及頻域上的典型特征，數(shù)目不少于兩個(gè)，特征提取的方法不少于兩種，從而使得處理結(jié)果具有可且信號(hào)特征值需要滿足在不同類型信號(hào)之間的差異具有區(qū)分度和代表性；2）所建立的分類算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)至少兩種典型故障的分類，的分類算法不少于兩種，從而使得處理結(jié)果具有可比性，最佳分類算法最類正確率應(yīng)不低于 95%，訓(xùn)練時(shí)間不超過 2s。號(hào)采集系統(tǒng)的搭建

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