基于形態(tài)濾波和灰色理論的柴油機故障診斷研究.pdf

1、柴油機是最常見的往復(fù)式動力機械設(shè)備,是汽車、船舶、機車和飛機等設(shè)備的動力源,由于柴油機的結(jié)構(gòu)復(fù)雜及工況的惡劣造成了其故障的多發(fā)性和多樣性,能及時發(fā)現(xiàn)和快速、有效診斷并排除故障是國內(nèi)外學(xué)者研究的主要內(nèi)容。
　　本文提出了基于形態(tài)濾波和灰色理論的柴油機故障診斷方法。首先對形態(tài)濾波技術(shù)中結(jié)構(gòu)元素的使用進行了歸納和總結(jié),并且設(shè)計了一種自適應(yīng)廣義形態(tài)濾波器并應(yīng)用于柴油機振動信號的降噪中,通過梯度法來自適應(yīng)調(diào)整權(quán)值讓降噪效果達到最優(yōu)。本文從時

2、域圖和功率譜圖分別對6種工況下的氣缸燃爆沖擊特征進行了研究,說明了柴油機工作時振動的固有特性,實現(xiàn)了對單缸斷油和雙缸斷油故障的初步診斷。對經(jīng)過形態(tài)濾波降噪后的振動信號,根據(jù)需要提取時域頻域特征值和小波包能量值作為特征向量,分別通過鄧氏關(guān)聯(lián)度和改進的關(guān)聯(lián)度分析對待檢測特征向量和標準模式向量進行了關(guān)聯(lián)度計算。研究結(jié)果表明,改進的關(guān)聯(lián)度分析提高了故障診斷的精度。
　　本文將灰色系統(tǒng)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相融合,并以MATLAB軟件中的神經(jīng)網(wǎng)