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基于瞬时转速和振动信号的柴油机故障诊断研究

作　者: 翟光瑞
导　师: 潘宏侠
学　校: 中北大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 柴油机希尔伯特-黄变换奇异值分解小波分析 BP神经网络
分类号: TK428
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 265次
引　用: 3次
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内容摘要

柴油机是最常见的机械设备,作为汽车、船舶、飞机等的核心部分,其性能的好坏,直接影响着整个设备的性能。及时发现、诊断其故障并采取有效的措施,具有重大的现实意义。本文首先介绍了柴油机故障诊断的研究现状和方法,其次着重介绍了两种信号处理方法:希尔伯特-黄(HHT)法和小波分析法。希尔伯特-黄变换法利用经验模式分解(EMD)法与hilbert变换的结合,深入地刻画频率与时间之间的关系(hilbert谱),频率和能量之间的关系(边界谱),得到信号的时间-频率-能量图(时频三维图);小波分析法它将频带进行多层次划分对低频空间进行进一步的分解,使频率的分辨率变得越来越高,从而提高了时-频分辨率。接着分析了柴油机的结构以及振动特性和瞬时转速信号特性。在理论分析的基础上,我们针对某V12柴油机在试验台上分别进行了振动信号的测试和瞬时转速信号的测试,由于实际信号的复杂性和HHT方法自身的问题,提出了基于奇异值分解(SVD)降噪的改进的希尔伯特-黄法来处理缸盖振动信号,从仿真和实验两个方面说明了Hilbert-Huang变换在振动信号时频分析中的优越性。利用db小波分解瞬时转速信号得到时域图,并提取单缸作功冲程峰谷值差值作为特征值,通过时域曲线和特征值变化曲线可以明显看出单缸断油的故障,并将该特征值作为样本在BP神经网络中训练取得很好的效果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-10
1 绪论  10-20
  1.1 前言  10
  1.2 课题背景  10-16
    1.2.1 柴油机故障诊断的意义  10-11
    1.2.2 柴油机故障诊断的研究现状  11-16
  1.3 目前柴油机故障诊断的常用方法  16-17
  1.4 目前柴油机故障诊断存在的问题  17-19
  1.5 本论文研究的主要内容  19
  1.6 本章小结  19-20
2 希尔伯特-黄变换和小波分析理论  20-31
  2.1 希尔伯特-黄理论  20-26
    2.1.1 希尔伯特-黄分析基本理论  20-22
    2.1.2 本征模态函数（IMF）和经验模式分解（EMD）  22-24
    2.1.3 希尔伯特谱  24-26
  2.2 小波分析理论  26-30
    2.2.1 小波分析基本理论  26-28
    2.2.2 Daubechies（dbN）小波函数  28-30
  2.3 本章小结  30-31
3 柴油机结构及振动特性和瞬时转速信号研究  31-38
  3.1 柴油机基本结构  31-32
  3.2 柴油机振动的激振源及其传播途径  32-33
    3.2.1 柴油机振动的主要激振源  33
    3.2.2 振动力传播途径  33
  3.3 柴油机缸盖振动信号的特性研究  33-34
  3.4 柴油机瞬时转速信号研究  34-37
    3.4.1 瞬时转速信号采集  34-35
    3.4.2 瞬时转速的计算  35-36
    3.4.3 基于瞬时转速波形分析的诊断方法  36-37
  3.5 本章小结  37-38
4 实验系统  38-44
  4.1 柴油机故障诊断系统主要工作  38-39
  4.2 本课题中的实验系统  39-42
    4.2.1 工作原理  39-40
    4.2.2 试验仪器及参数设置  40
    4.2.3 测点的选取  40-42
  4.3 实验步骤  42-43
  4.4 本章小结  43-44
5 振动信号和瞬时转速信号在柴油机故障诊断中应用研究  44-74
  5.1 基于SVD降噪的改进希尔伯特—黄法振动信号数据处理  44-60
    5.1.1 奇异值分解证明  44-45
    5.1.2 奇异谱和奇异熵  45-46
    5.1.3 吸引子轨迹矩阵奇异值分解的降噪方法  46-47
    5.1.4 基于奇异值增量的降噪阶次的选取  47-48
    5.1.5 基于SVD降噪的改进hilbert-huang分析法  48-49
    5.1.6 仿真分析  49-54
    5.1.7 柴油机缸盖振动信号实际分析  54-60
  5.2 基于小波分析的瞬时转速信号故障诊断  60-73
    5.2.1 瞬时转速信号处理  60-68
    5.2.2 基于瞬时转速信号的故障诊断  68-73
  5.3 小结  73-74
6 总结与展望  74-75
  6.1 总结  74
  6.2 展望  74-75
参考文献  75-80
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果  80-81
致谢  81

基于瞬时转速和振动信号的柴油机故障诊断研究

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