基于分形技术的柴油机缸盖振动信号的故障诊断研究.docx
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1、基于分形技术的柴油机缸盖振动信号的故障诊断研究 【摘要】针对柴油机振动信号的非线性特征,将小波变换与分形理论结合;由此进行缸盖振动信号的分析及故障特征的提取,从而对柴油机的正常状态,断油故障,空气滤清器堵塞,供油提前角增大,进行诊断。结果表明,这种将分形维数和小波变换相结合的构作为系统的衡量指标和故障的表征参数,使诊断结果简洁、现实可行。 【关键词】分形技术;小波变换;柴油机;故障诊断。 1.引言 分形可以理解为局部和整体在某个方面有相像性,其中分形的两个重要的特征是无标度性和自相像性。在分形理论中,分形维数是一个特别重要的参数,它可以定量地刻画混沌吸引子的“奇异”程度,在非线性行为的定量描述
2、中得到了较为广泛的应用。分形维数作为一个干脆从测量的实际信号中计算出的新的特征量,它有助于对故障状态下的特征信号进行分类和识别。目前,分形维数在机械设备故障诊断领域已得到多个方面的应用。主要包括:合维数,信息维数,关联维数,豪斯道夫维数。其中,盒维数和关联维数的应用较为广泛。本文选取盒维数进行探讨1。 柴油机的信号具有分形特征,适合进行分形维数的探讨,但是由于噪声的存在,所以必需在维数测定之前运用降噪手段,最终获得的特征值会表现更好,为了降噪,我们选取了小波变换的阈值降噪的方法,进行降噪处理,来达到预期效果和目的,最终通过降噪前后的对比,来获得自己所须要的特征,证明降噪前后的效果。 2.小波变
3、换及降噪 2.1 小波变换 小波变换的概念是11014年法国地球物理学家J.Moflet在分析处理地球物理勘探资料时提出来的,其数学基础是傅立叶变换。目前,小波变换在故障诊断领域中得到了广泛的应用,它特别适合于分析非平稳信号,因此,小波分析可作为柴油机故障诊断信号处理较志向的工具2。 小波分析是一种全新的信号时间尺度分析方法,继承了傅立叶分析用简谐函数作为基函数来靠近随意信号的思想,只不过小波分析的基函数是一系列尺度可变函数,这使得小波分析具有良好的时频定位特性以及对信号的自适应实力,因此可以对各种时变信号进行有效的分解。小波变换属于线性变换,无干扰项,它具有多辨别率分析的特点,即时频辨别率可
4、变,因此具有对非平稳信号局部化分析的突出优点,有良好的时频定位功能,很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象3。 图2-1 小波降噪的几种效果对比 对于柴油机来说,随意时刻旁边的频率特征都很重要,对这类信号的处理,仅从频域和时域上来分析是不够的,假如能够将时域和频域结合起来描述信号的时频特征,就可以对信号进行有效的处理,小波分析的优点就是可以很好的解决这类问题。 2.2 小波降噪 如图2-1所示,小波降噪有许多方法,下面对以下几种小波降噪方法进行对比比较,可以看出给定软阈值的降噪效果明显,强制降噪把高频信号全部滤去,并且还将部分有用低频信号滤除了,而默认阈值降噪消退了大部分高频噪声信号,保留了低
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