基于EEMD分解和多信息熵的气门间隙故障信号研究

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1、图书分类号_TK422密级非密UDC621.4全日制工程硕士学位论文基于EEMD分解和多信息熵的气门间隙故障信号研究畅志明校内指导教师（姓名、职称）续彦芳副教授校外指导教师（姓名、职称）王家雄研究员申请学位级别工程硕士所在领域（研究方向）动力工程论文提交日期2018年05月24日论文答辩日期2018年05月25日学位授予日期年月日论文评阅人武志斐副教授毛虎平副教授答辩委员会主席张儒华教授级研究员2018年05月25日中北大学学位论文基于EEMD分解和多信息熵的气门间隙故障信号研究摘要柴油机作为一种人们的日常生活常见的动力

2、装置，在国民经济中起着重要的作用，作为内燃机，其结构不仅复杂而且工作状态多变。根据相关部门统计，在柴油机故障的各种因素中，气门间隙引起的故障比较多，而且在经常维护下可以避免。本文从柴油机故障诊断的实际需求出发，选择柴油机中对影响燃烧较大的气门间隙作为研究对象，以分析缸盖振动的原理为基础，对柴油机气门的间隙故障诊断方法进行了一些深入的研究。大功率柴油机有着很多的运动机构，其结构紧凑复杂。工作过程中振动激励源多、频率分布广，工作时间长，高负载，如果采用直接测量法得到的振动信号是一个典型的非平稳信号。目前大多数对内燃机的振动信

3、号特征的研究结果适用于一些单缸，激励源少的内燃机的简易故障诊断。但是，对大功率柴油机振动信号处理和提取效果不是很理想。本文针对大功率柴油机工作时信号是一种典型的非线性非平稳信号，设计开发了大功率柴油机械振动信号收集装置，提出使用经验模态分解（EMD）以及聚合经验模态分解（EEMD）对大功率柴油机气门间隙故障信号进行预处理。然后运用多种信息熵进行特征提取。通过本文最后的试验表明，聚合经验模态分解信号可以得到更加有效的特征参数，对其利用非常适合小样本故障识别的支持向量机对故障模式进行识别有良好的效果。本文的设计方案，能对内燃

4、机振动信号进行有效的采集和分析。通过对模拟信号的分析结果表明:EEMD方法对解决非线性、非平稳问题具有良好效果，分解后得到的每个IMF表现了原信号不同的局部特征信息，之后通过对各IMF的分析，提取能够描述故障信息的特征变量，通过各层所占能量比可以有效地描述不同工作状态振动故障特征。经过计算，通过聚合经验模态分解得到的相关系数区分性明显，能分辨真实IMF分量和包含噪声的IMF分量，达到的降噪效果十分有效，结合多信息熵特征，能准确地对大功率柴油机气门间隙进行状态识别与故障诊断，同时对内燃机的其他复杂工作状态下的故中北大学学位

5、论文障特征提取和故障诊断提供了新的手段。关键词：内燃机，信息熵，特征提取，支持向量机，故障诊断中北大学学位论文ExtractionofValveClearanceFaultSignalFromaHighpowerDensityDieselEngineAbstractAsacommonpowerdevice,dieselengineplaysanimportantroleinthenationaleconomyandpeople'sdailylife.Itsstructureiscomplexanditsworkingst

6、atusischangeable.Accordingtostatistics,inthecauseofdieselenginefailureinavarietyofreasons,theproportionofthefaultofthevalveishigher.Basedontheactualdemandofdieselenginefaultdiagnosis,thispaperchoosesthevalveclearancethataffectsthecombustionofdieselengineastherese

7、archobject,analyzesthefaultdiagnosismethodofthevalveclearanceofdieselenginebyanalyzingthecylinderheadvibrationasthebreakthroughpoint.Thehighpowerdieselenginecontainsalotofmotionmechanismanditsstructureiscompactandcomplex.Duringtheworkingprocess,thevibrationexcita

8、tionsourceismany,thefrequencydistributioniswide,theworkingtimeislong,andtheloadishigh.Ifthedirectmeasurementmethodisusedtogetthevibrationsignal,itisatypicalnon