基于ceemd樣本熵的柴油機(jī)故障診斷研究(1)

1、分類號(hào)：TK428密級(jí)：公開(kāi)編號(hào)：江蘇科技大學(xué)江蘇科技大學(xué)碩士學(xué)位論文論文題目基于基于CEEMD樣本熵的柴油機(jī)樣本熵的柴油機(jī)故障診斷研究故障診斷研究學(xué)科專業(yè)輪機(jī)工程輪機(jī)工程研究方向船舶系統(tǒng)與設(shè)備振動(dòng)噪聲控制船舶系統(tǒng)與設(shè)備振動(dòng)噪聲控制與故障診斷與故障診斷論文提交日期論文提交日期2015年12月25日2015年12月25日摘要I摘要柴油機(jī)作為一種常見(jiàn)的復(fù)雜的動(dòng)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(diǎn)。整

2、體動(dòng)力系統(tǒng)能否安全、可靠的運(yùn)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(jiàn)，通過(guò)研究不斷完善柴油機(jī)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)具有重大的實(shí)踐價(jià)值。柴油機(jī)工作時(shí)其內(nèi)部零件的狀態(tài)信息會(huì)經(jīng)過(guò)某種渠道反映在缸蓋振動(dòng)當(dāng)中，所以通過(guò)缸蓋振動(dòng)信號(hào)對(duì)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(dòng)信號(hào)中提取故障特征信息以及診斷識(shí)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(kāi)展的工作

3、有：(1)設(shè)計(jì)并構(gòu)建了能夠測(cè)取柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。選擇CZ4110柴油機(jī)為例展開(kāi)測(cè)試，對(duì)該型號(hào)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(dòng)信號(hào)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(dòng)信號(hào)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。采用理論分析結(jié)合實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的方式，對(duì)柴油機(jī)不同故障下的缸蓋振動(dòng)信號(hào)特征進(jìn)行分析，以時(shí)域和頻域入手，揭示了柴油機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)在這兩方面上的特征。

4、(3)對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ紼MD分解原理在信號(hào)分解領(lǐng)域中的應(yīng)用展開(kāi)了研究；針對(duì)EMD對(duì)信號(hào)分解的過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)模態(tài)混疊的問(wèn)題，引入具有噪聲輔助功能的EEMD以及CEEMD分解方法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了兩者能夠在一定程度上抑制模態(tài)混疊，方法有效，實(shí)驗(yàn)還證明CEEMD能夠?qū)⑿盘?hào)分解到不同時(shí)間尺度上從而對(duì)信號(hào)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(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，再用小波對(duì)分解出來(lái)的每一階IMF分別進(jìn)行去噪，最后再重構(gòu)各降噪后的

5、IMF作為最終降噪的信號(hào)，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其對(duì)信號(hào)進(jìn)行了有效的降噪處理。(4)引入專門(mén)用于度量信號(hào)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(shí)振動(dòng)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(diǎn)。提出在挑選IMF分量時(shí)，選擇依據(jù)應(yīng)為完成分解的IMF分量和原始信號(hào)彼此間相關(guān)性的大小。對(duì)柴機(jī)缸蓋信號(hào)，使用樣本熵量化CEEMD分解出的IMF分量從而獲得缸蓋振動(dòng)信號(hào)在不同頻帶上的信息，將其作為模式識(shí)別的輸入向量，為柴油機(jī)故障