基于内燃机振动信号的可视化识别诊断

摘要：

为提高故障识别诊断的精确度和实时性,有效解决内燃机多分量、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出一种基于改进局部二值模式(ILBP)与双向二维主成分分析(TD-2DPCA)的内燃机振动信号可视化故障识别诊断方法.针对传统时频方法在分析内燃机振动信号中,存在时频分辨率低及交叉干扰项的问题,将经验小波变换(EWT)与同步压缩小波变换(SST)应用到内燃机振动信号的时频图表征中;利用ILBP提取图像的纹理特征,并对ILBP图谱采用TD-2DPCA降维,将降维后的编码矩阵向量化后得到图像的特征参数;通过支持向量机(SVM)和最近邻分类器(NNC)分别特征向量进行训练、测试,实现内燃机的故障识别诊断.在内燃机气门间隙故障8种工况下缸盖振动信号的识别诊断试验中,均得到较高的分类精度;通过参数的合理优化,在保证了分类速率的同时,最高识别率达到96.67％,对比其他方法,充分表明该方法在内燃机故障诊断中的有效性.

关键词：内燃机、故障诊断、时频分析、特征提取、识别率

所属期刊栏目：38

分类号：TK428(内燃机)

资助基金：国家自然科学基金;中国博士后基金

在线出版日期：2020-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：150-157