【摘要】：隨著汽車保有量的增加,故障車的維修任務(wù)量也隨之增大,因此對汽車的故障診斷和維修提出了更高的要求。研究表明,汽車發(fā)動機是整車中故障率較高的部分,針對汽車發(fā)動機的故障診斷技術(shù)研究也成為近些年國內(nèi)外普遍關(guān)注的重點。本文主要以汽車發(fā)動機常見的主要故障為研究對象,實現(xiàn)了從故障采集到特征分析最后到故障模式確定的故障診斷完整的流程,并對診斷過程中所用到的各種特征提取和模式識別的算法最終的診斷效果進(jìn)行了詳細(xì)地比較和分析。首先,根據(jù)對汽車發(fā)動機振動信號的基本情況和采集原理依據(jù)的分析,搭建了汽車發(fā)動機故障信號采集系統(tǒng)。系統(tǒng)主要包括壓電傳感器、信號放大模塊、采集卡和上位機部分。軟件方面主要包括基于Labview環(huán)境編寫的數(shù)據(jù)采集控制程序部分和基于MATLAB的數(shù)據(jù)處理程序部分。在實驗中,用搭建好的采集系統(tǒng)對四種不同工況下發(fā)動機的振動信號進(jìn)行實時觀測并采集。具體工況包括:測試車1發(fā)動機正常,測試車1發(fā)動機單缸斷火,測試車2發(fā)動機正常和測試車2發(fā)動機軸瓦嚴(yán)重磨損。最終將得到的信號數(shù)據(jù)及采集參數(shù)設(shè)置一并保存到上位機。為區(qū)分發(fā)動機不同的工作狀態(tài),需要對采集到的信號進(jìn)行特征提取和模式識別。首先,采用兩種特征提取的方法:時域峭度融合小波包能量熵和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解能量特征分別對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到能過反映不同工況下信號特征的特征向量。然后,建立不同的分類模型:支持向量機(support vector machine)、K最鄰近(K-Nearest Neighbor)分類器和極限學(xué)習(xí)機網(wǎng)絡(luò)(extreme learning machine),并依據(jù)測試結(jié)果正確率、訓(xùn)練時間以及混淆矩陣對各分類模型的最終分類效果進(jìn)行對比和評價。結(jié)果表明,上述分類模型都可以實現(xiàn)對汽車發(fā)動機四種不同工況的分類和識別。特征向量提取方法和故障識別算法兩類要素共同決定了系統(tǒng)最終的故障診斷效果。從識別正確率和訓(xùn)練時間上來看,由經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解得到的IMF能量比值特征輸入極限學(xué)習(xí)機網(wǎng)絡(luò)得到的測試結(jié)果要優(yōu)于其他算法,兼具分類正確率高和訓(xùn)練時間短的優(yōu)點。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U472
【圖文】：

第二章 故障信號采集系統(tǒng)的建立系統(tǒng)的方案設(shè)計對汽車發(fā)動機系統(tǒng)工作原理的分析可知，缸蓋上測點的振動信號是其振動的各激勵源的響應(yīng)之和。某種故障的發(fā)生會導(dǎo)致相對應(yīng)的引的激勵源發(fā)生變化，進(jìn)而通過振動信號的特征變化表現(xiàn)出來。振動準(zhǔn)確反映汽車發(fā)動機故障特征的載體，可以為故障診斷提供依據(jù)。信號采集系統(tǒng)來獲得汽車發(fā)動機不同工作狀態(tài)下的有效振動信號算法將各工況下振動信號的特征提取出來。把每種振動信號的特征依據(jù)并建立分類器，最終實現(xiàn)對汽車發(fā)動機不同類型故障的區(qū)分的方案設(shè)計如圖 2-1 所示。

數(shù)據(jù)采集卡的最大采樣頻率要滿足大于 100kHz，以保證所采集到信號分的完整性和可靠性；4）上位機采集程序要實現(xiàn)采集環(huán)境的記錄，采樣頻率、采樣點數(shù)和采樣采樣參數(shù)的設(shè)置，采樣信號時域圖和頻譜的實時顯示以及采樣數(shù)據(jù)的分類四大核心功能。號處理算法的設(shè)計需要滿足如下要求：1）所提取的信號特征值能夠反映出信號在時域以及頻域上的典型特征，數(shù)目不少于兩個，特征提取的方法不少于兩種，從而使得處理結(jié)果具有可且信號特征值需要滿足在不同類型信號之間的差異具有區(qū)分度和代表性；2）所建立的分類算法能夠?qū)崿F(xiàn)對汽車發(fā)動機至少兩種典型故障的分類，的分類算法不少于兩種，從而使得處理結(jié)果具有可比性，最佳分類算法最類正確率應(yīng)不低于 95%，訓(xùn)練時間不超過 2s。號采集系統(tǒng)的搭建

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本文編號：2715974