本文關鍵詞：改進LMD分解和RBF神經網(wǎng)絡的柴油機故障診斷研究

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【摘要】：柴油機作為大型機械的核心動力部件,其運行狀態(tài)的監(jiān)測和診斷尤為重要,但由于其工作環(huán)境復雜,振動信號包含大量噪聲,所以特征向量難以有效提取,嚴重制約柴油機的故障診斷技術。該文將傳統(tǒng)局域均值分解進行改進并將其與小波降噪相結合對原始振動信號進行降噪處理,并且利用改進局域均值分解法提取特征向量,最后應用徑向基(RBF)神經網(wǎng)絡進行故障識別。在實驗中,采集4種故障工況和1種正常工況下的振動信號,利用上述方法完成對5種工況下的診斷,正確率達到95%。實驗結果表明:該方法較改進前有明顯進步,能有效診斷發(fā)動機故障,并且具有較高的正確率和較強的實用價值。
【作者單位】： 中北大學機械與動力工程學院;
【關鍵詞】： 柴油機故障診斷 局域均值分解 小波分解 RBF神經網(wǎng)絡
【分類號】：TK428;TP183
【正文快照】： 0引言隨著現(xiàn)代化工業(yè)的不斷發(fā)展,柴油機作為動力設備已廣泛用于汽車、船舶、工程機械、農業(yè)機械和礦山機械等領域,在社會生產和生活中發(fā)揮著重要作用[1-2]。由于柴油機結構復雜,零部件繁多,工作環(huán)境惡劣,所以柴油機相對其他機械部件而言發(fā)生故障的可能性更大。當柴油機發(fā)生故

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本文編號：1120828