基于CEEMD樣本熵的柴油機(jī)故障診斷研究.pdf

1、柴油機(jī)作為一種常見的復(fù)雜的動力機(jī)械，廣泛應(yīng)用于汽車、飛機(jī)、船舶等交通工具中，它具有著效率高、比功率大等特點。整體動力系統(tǒng)能否安全、可靠的運行，受到很多因素的影響，柴油機(jī)的工作狀態(tài)就是其中之一。由此可見，通過研究不斷完善柴油機(jī)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)具有重大的實踐價值。柴油機(jī)工作時其內(nèi)部零件的狀態(tài)信息會經(jīng)過某種渠道反映在缸蓋振動當(dāng)中，所以通過缸蓋振動信號對柴油機(jī)進(jìn)行故障診斷是一種有效方法。本課題的研究，主要包含了如何有效地從柴油機(jī)缸蓋振動信號中

2、提取故障特征信息以及診斷識別柴油機(jī)故障狀態(tài)，提出了結(jié)合CEEMD-樣本熵的柴油機(jī)故障診斷新方法。本文所開展的工作有：
　　(1)設(shè)計并構(gòu)建了能夠測取柴油機(jī)缸蓋振動信號的實驗平臺。選擇CZ4110柴油機(jī)為例展開測試，對該型號柴油機(jī)在不同工作狀態(tài)（包括正常的以及各種異常的狀態(tài)）下的缸蓋振動信號數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，在數(shù)據(jù)上為后面的柴油機(jī)缸蓋振動信號特征的提取與故障診斷研究提供支持。
　　(2)研究了柴油機(jī)出現(xiàn)故障的原因以及傳播渠道。采用

3、理論分析結(jié)合實驗驗證的方式，對柴油機(jī)不同故障下的缸蓋振動信號特征進(jìn)行分析，以時域和頻域入手，揭示了柴油機(jī)缸蓋振動信號在這兩方面上的特征。
　　(3)對經(jīng)驗?zāi)Ｊ紼MD分解原理在信號分解領(lǐng)域中的應(yīng)用展開了研究；針對EMD對信號分解的過程中會出現(xiàn)模態(tài)混疊的問題，引入具有噪聲輔助功能的EEMD以及
　　CEEMD分解方法，通過實驗驗證了兩者能夠在一定程度上抑制模態(tài)混疊，方法有效，實驗還證明CEEMD能夠?qū)⑿盘柗纸獾讲煌瑫r間尺度上從而

4、對信號的局部信息進(jìn)行提取。提出結(jié)合CEEMD和小波的降噪方法，即先用CEEMD對信號進(jìn)行分解，再用小波對分解出來的每一階IMF分別進(jìn)行去噪，最后再重構(gòu)各降噪后的IMF作為最終降噪的信號，實驗驗證了其對信號進(jìn)行了有效的降噪處理。
　　(4)引入專門用于度量信號復(fù)雜性和非線性的樣本熵，將它們應(yīng)用于柴油機(jī)出現(xiàn)故障時振動序列復(fù)雜性的度量當(dāng)中，分析表明了樣本熵有著一致性和受參數(shù)影響等特點。提出在挑選IMF分量時，選擇依據(jù)應(yīng)為完成分解的IMF

5、分量和原始信號彼此間相關(guān)性的大小。對柴機(jī)缸蓋信號，使用樣本熵量化CEEMD分解出的IMF分量從而獲得缸蓋振動信號在不同頻帶上的信息，將其作為模式識別的輸入向量，為柴油機(jī)故障識別提供依據(jù)。
　　(5)將CEEMD分解后的各IMF樣本熵作為特征向量輸入支持向量機(jī)訓(xùn)練并對柴油機(jī)故障樣本進(jìn)行識別，對比其他一些診斷方法，其提高了準(zhǔn)確率。研究了主元分析PCA原理在故障特征降維處理中的應(yīng)用，通過進(jìn)一步的對比診斷實驗，證明了該方法在有效保留了故障