本文選題：故障診斷 + 內(nèi)燃機(jī)　； 參考：《振動工程學(xué)報》2017年04期

【摘要】：為了直接對內(nèi)燃機(jī)振動譜圖像進(jìn)行診斷識別,提出一種基于改進(jìn)變分模態(tài)分解(VMD)、Margenau-Hill(MHD)時頻分析與雙向二維主成分分析(Two-directional,Two-dimensional PCA,TD-2DPCA)的內(nèi)燃機(jī)振動譜圖像識別診斷方法。該方法首先針對VMD分解過程中的層數(shù)選取問題,提出了一種中心頻率篩選的VMD分解層數(shù)改進(jìn)方法(KVMD),然后將內(nèi)燃機(jī)振動信號利用KVMD分解成一組單分量模態(tài)信號,并對生成的各個單分量信號進(jìn)行MHD處理后表征成振動譜圖像;在此基礎(chǔ)上,對生成的內(nèi)燃機(jī)KVMD-MHD振動譜圖像采用雙向二維主成分分析形成編碼矩陣,并采用最近鄰分類器(KNNC)對上述編碼矩陣直接進(jìn)行模式識別,以實現(xiàn)內(nèi)燃機(jī)振動譜圖像的自動診斷。最后,將該方法應(yīng)用在氣閥機(jī)構(gòu)4種工況下的缸蓋表面振動信號診斷實例中,結(jié)果表明:該方法不僅改進(jìn)了傳統(tǒng)圖像模式識別中的特征參數(shù)提取方法,而且能很好地消除時頻分布中的交叉干擾項,使各時頻分量物理意義明確,能有效診斷出內(nèi)燃機(jī)氣閥機(jī)構(gòu)故障,為內(nèi)燃機(jī)振動診斷探索了一條新途徑。
[Abstract]:In order to diagnose and recognize the vibration spectrum image of internal combustion engine directly, a method based on modified variational mode decomposition (VMD-VMD-VMD-Margenau-Hill-Hill-MHD) time-frequency analysis and Two-dimensional principal component analysis (Two-dimensional PCA-TD-2DPCAA) is proposed to identify and diagnose the internal combustion engine vibration spectrum image.To solve the problem of selecting the number of layers in the process of VMD decomposition, an improved method of VMD decomposition layer number based on center frequency selection is proposed, and then the vibration signal of internal combustion engine is decomposed into a group of single-component mode signals by using KVMD.The generated single component signals are represented as vibration spectrum image by MHD, and the generated KVMD-MHD vibration spectrum image is obtained by bidirectional two-dimensional principal component analysis (TPCA) to form coding matrix.The nearest neighbor classifier KNNCis used to recognize the coding matrix directly to realize the automatic diagnosis of the internal combustion engine vibration spectrum image.Finally, the method is applied to the vibration signal diagnosis of cylinder head surface under four working conditions of the valve mechanism. The results show that the method not only improves the traditional feature parameter extraction method in image pattern recognition.Moreover, the cross-interference in time-frequency distribution can be eliminated well, the physical meaning of each time-frequency component is clear, the fault of valve mechanism of internal combustion engine can be effectively diagnosed, and a new way for vibration diagnosis of internal combustion engine is explored.
【作者單位】： 火箭軍工程大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51405498) 中國博士后科學(xué)基金資助項目(2015M582642) 陜西省自然科學(xué)基金資助項目(2013JQ8023)
【分類號】：TK407;TP391.41

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本文編號：1737226