【摘 要】
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柴油机系统是结构极其复杂的机械系统,作为车船等设备中最重要的子系统之一,任何零部件出现故障都会影响甚广。现如今随着自动化程度的提高,机械设备的智能化故障诊断难度也有所提高。柴油机及其子系统在工作时具有运动形式复杂、关联程度大等特点,一旦出现故障又不能及时发现和修复将会对经济甚至是人员安全造成很大的伤害。因此,本文利用跨点频响和信息融合等技术,对柴油机类复杂系统进行了故障诊断深入研究。首先,本文研究
【基金项目】
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内燃机可靠性国家重点实验室开放课题“基于跨点频响分析和静动信息融合的柴油机关键部件早期故障诊断研究”
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柴油机系统是结构极其复杂的机械系统,作为车船等设备中最重要的子系统之一,任何零部件出现故障都会影响甚广。现如今随着自动化程度的提高,机械设备的智能化故障诊断难度也有所提高。柴油机及其子系统在工作时具有运动形式复杂、关联程度大等特点,一旦出现故障又不能及时发现和修复将会对经济甚至是人员安全造成很大的伤害。因此,本文利用跨点频响和信息融合等技术,对柴油机类复杂系统进行了故障诊断深入研究。首先,本文研究了完整的柴油机系统结构、运行原理和机构动作流程以及对柴油机系统较易出现的问题进行了梳理,另对油泵结构进行了重点介绍。在有了一定理论基础后,设计并开展了对潍柴动力的WP13H350E62型柴油机为研究对象的研究工作。现场分别进行了动态振动响应和静态跨点频响试验,在确定测点位置和设置故障工况后分别采集了相对应的振动信号。针对动态试验采集的信号存在强噪声干扰以及具有非平稳、非线性等特点,分别对其进行变分模态分解,并对该分解算法中的两个重要参数K和?值进行了优化,然后利用WK指标进行了信号重构并求取信噪比,以实现对振动信号的降噪工作。对于降噪后的信号特征提取不同于常见的单尺度信息熵,而是选择提取精细复合多尺度散布熵构建成动态振动信号的特征向量。对于静态频响试验采集的信号,在去除趋势项预处理以及相干系数分析后,基于跨点频响理论共提取了均方根频率、频率方差、峭度、峰值因子以及奇异谱熵5个时频域特征,组成频响试验待识别的特征向量,为之后的分类识别做准备。在得到静动两种试验信号特征后,运用SSA-SVM进行故障识别,得到了柴油机系统不同工况的故障分类准确率。由于分别对柴油机的动态和静态信息进行故障识别并不能全面反应柴油机系统的工作状态,针对此选用特征级融合技术进行静动信息融合。通过对比PCA、ISOMAP和KECA三种信息融合算法最终选择KECA进行静动信息融合,并得到最终的故障诊断结果。结果表明,采用本文方法对柴油机的动态和跨点频响信号进行特征级融合,最后识别精度达到98%,这证明了本文方法的有效性,同时也为柴油机类复杂系统的故障诊断提供了一种新方案。
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