【摘要】：為了直接對內(nèi)燃機(jī)振動譜圖像進(jìn)行診斷識別,提出一種基于改進(jìn)變分模態(tài)分解(VMD)、偽魏格納時頻分析(PWVD)與局部非負(fù)矩陣分解(LNMF)的內(nèi)燃機(jī)振動譜圖像識別診斷方法。該方法首先針對VMD分解過程中的層數(shù)選取問題,提出了一種中心頻率篩選的VMD分解層數(shù)改進(jìn)方法(KVMD),然后將內(nèi)燃機(jī)振動信號利用KVMD分解成一組單分量模態(tài)信號,并對生成的各個單分量信號進(jìn)行偽魏格納分析處理后表征成振動譜圖像;在此基礎(chǔ)上,對生成的內(nèi)燃機(jī)KVMD-PWVD振動譜圖像分別采用非負(fù)矩陣分解(NMF)和LNMF形成編碼矩陣,并采用最近鄰分類器、樸素貝葉斯分類器和支持向量機(jī)對上述編碼矩陣直接進(jìn)行模式識別,以實(shí)現(xiàn)內(nèi)燃機(jī)振動譜圖像的自動診斷。最后,將該方法應(yīng)用在內(nèi)燃機(jī)故障診斷實(shí)例中,結(jié)果表明:該方法改進(jìn)了傳統(tǒng)圖像模式識別中的特征參數(shù)方法,能有效診斷出內(nèi)燃機(jī)氣門間隙故障,三種分類器識別精度均大于93%,其中支持向量機(jī)的分類精度最高,達(dá)到99.8%,且采用LNMF形成的編碼矩陣識別精度整體高于NMF,為內(nèi)燃機(jī)振動診斷探索了一條新途徑。
[Abstract]:In order to diagnose and identify the internal combustion engine vibration spectrum image directly, a new method based on modified variational mode decomposition (VMD),) pseudo-Wigner time-frequency analysis (PWVD) and local nonnegative matrix decomposition (LNMF) is proposed. To solve the problem of selecting the number of layers in the process of VMD decomposition, an improved method of VMD decomposition layer number based on center frequency selection is proposed in this method, (KVMD),. Then, the vibration signal of internal combustion engine is decomposed into a group of single-component modal signals by KVMD. The generated single component signals are characterized by pseudo-Wigner analysis, and then the generated KVMD-PWVD vibration spectrum images are decomposed by non-negative matrix factorization (NMF) and LNMF respectively to form coding matrix. The nearest neighbor classifier, naive Bayesian classifier and support vector machine are used to recognize the coding matrix directly to realize the automatic diagnosis of internal combustion engine vibration spectrum image. Finally, the method is applied to the fault diagnosis of internal combustion engine. The results show that the method improves the characteristic parameter method of traditional image pattern recognition, and can effectively diagnose the valve clearance fault of internal combustion engine. The recognition accuracy of the three classifiers is greater than 93s, and the classification accuracy of SVM is the highest, reaching 99.8. The recognition accuracy of coding matrix formed by LNMF is higher than that of NMF, and a new way for internal combustion engine vibration diagnosis is explored.
【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué)五系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(51405498) 陜西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2013JQ8023) 中國博士后基金資助項(xiàng)目(2015M582642)
【分類號】：TP391.41;TK407

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2245180