為了提高缸蓋振動信號恢復(fù)氣缸壓力的識別精度,提出一種基于局部切空間排列（LTSA）和最小二乘支持向量機（LSSVM）的氣缸壓力識別方法。首先提取缸蓋振動信號時域、頻域及小波包能量域特征,組成高維特征集,利用LTSA算法提取高維特征集的低維本征流形特征,然后把降維后的特征參數(shù)集作為LSSVM模型輸入,缸壓信號作為LSSVM模型輸出,通過多個樣本對LSSVM模型進行訓(xùn)練,從而獲得氣缸壓力的重構(gòu)模型。試驗結(jié)果表明:基于局部切空間排列和最小二乘支持向量機的氣缸壓力識別方法具有精度高、泛化能力強等優(yōu)點。 

【文章來源】：振動與沖擊. 2020,39(13)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于LTSA和LSSVM的缸壓識別方法流程圖

試驗對象為WD615六缸柴油機,做功順序為1-5-3-6-2-4。在第6缸缸蓋上安裝振動傳感器,采集柴油機正常燃燒時的缸蓋振動信號,在第6缸前側(cè)打孔安裝缸壓傳感器,采集第6缸缸內(nèi)壓力信號,同步測取柴油機第6缸上止點信號,振動傳感器安裝位置如圖2所示。上位機采用NI PXIe-1078計算機,配有PXIe-4499聲音振動采集卡,實現(xiàn)振動信號的動態(tài)采集,配有PXIe-6361數(shù)采卡,實現(xiàn)缸壓、上止點等數(shù)據(jù)采集功能;振動傳感器采用PCB M603C01振動加速度傳感器,缸壓傳感器采用Kistler6052型傳感器,上止點信號用霍爾傳感器采集。試驗裝置示意圖如圖3所示。圖3 試驗示意圖

圖2 振動傳感器安裝位置試驗時柴油機轉(zhuǎn)速分別為800、1 000、1 200、1 400、1 600、1 800 r/min,以第6缸為對象設(shè)置了正常、漏油、斷油、噴油壓力大、噴油壓力小5種工況,同步采集柴油機空載運轉(zhuǎn)時候的缸蓋振動信號和缸壓信號,各通道采樣頻率為65.5 kHz,采樣點數(shù)為131 072點。第6缸一個工作循環(huán)的缸蓋振動信號和缸內(nèi)壓力信號如圖4所示。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于缸蓋振動信號的氣缸壓力識別方法研究[J]. 劉建敏,李華瑩,喬新勇,李曉磊,史玉鵬.  內(nèi)燃機工程. 2013(04)
[2]基于相對特征和多變量支持向量機的滾動軸承剩余壽命預(yù)測[J]. 申中杰,陳雪峰,何正嘉,孫闖,張小麗,劉治汶.  機械工程學(xué)報. 2013(02)
[3]基于缸蓋振動信號時域特征識別氣缸壓力的研究[J]. 紀少波,程勇,唐娟,蘭欣,楊濱.  內(nèi)燃機工程. 2008(02)
[4]基于傳遞函數(shù)法的柴油機氣缸壓力識別[J]. 姚建軍,向陽,王志華,丁河青.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(交通科學(xué)與工程版). 2006(01)
[5]基于倒頻譜方法的柴油機氣缸壓力識別[J]. 姚建軍,向陽,周勇,郭浩.  船海工程. 2006(01)
[6]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機氣缸壓力重構(gòu)[J]. 高洪濱,歐陽光耀,張萍.  內(nèi)燃機工程. 2005(01)
[7]基于支持向量機的非線性系統(tǒng)辨識[J]. 張浩然,韓正之,李昌剛.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2003(01)
[8]基于小波分析ARMA模型的氣體壓力識別[J]. 陳國金,張云電.  振動工程學(xué)報. 2002(04)
[9]基于小波分析和時序分析的柴油機氣缸壓力識別[J]. 張振仁,石林鎖,王成棟,薛模根,陳祥初.  內(nèi)燃機學(xué)報. 1999(02)
[10]內(nèi)燃機氣缸壓力振動識別研究[J]. 郝志勇,舒歌群,薛遠,陳光輝.  內(nèi)燃機學(xué)報. 1994(01)

博士論文
[1]基于流形學(xué)習(xí)的滾動軸承故障診斷若干方法研究[D]. 王雷.大連理工大學(xué) 2013



本文編號：3541022