基于核主元分析与信息熵的柴油机故障诊断

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1、基于核主元分析与信息熵的柴油机故障诊断摘要在科学技术日新月异的今天，人们对机械设备的要求越来越高。柴油机作为最常见的往复式机械设备，被广泛应用于汽车、飞机、船舶及工农业的各个领域。但由于柴油机自身结构复杂及工作环境恶劣等因素，导致柴油机故障的多发性与多样性。如何及时发现并有效、快速的诊断与处理故障已成为国内外学者孜孜不倦的动力与研究内容。本文以R6105AZLD柴油机为研究对象，通过故障设置及信号采集系统来获得原始信号。在此基础上提出了基于核主元分析及信息熵的柴油机故障诊断方法。小波包降噪继承了小波多辩多析的特点，又克服了小波降噪对高频信号处理较弱的缺点，能够更好的提高时频分辨

2、率。通过改进并重新设计核函数，利用核主元分析在处理非线性信号方面的独特优势，将非线性耦合关系的小波包降噪数据映射到高维特征空间，在高维特征空间中进行线性的主元分析；针对柴油机短时振动信号，从信号的定量描述方法出发，利用延时嵌陷、基线漂移信号修复等技术，分别对振动信号进行时域奇异谱熵（TSE）、功率谱熵（PSE）、小波奇异谱熵（WSE）、小波能量谱熵（WEE）、小波时间熵（WTE）的特征提取；并在此基础上分析了模糊C均值聚类法在故障诊断方面的应用与优缺点，并做进一步改进，采用模糊C核聚类的方法来进行故障诊断；最后通过D-S证据与BP神经网络融合实现了系统的优化，降低了单一诊断方法

3、的不确定性，提高了对故障诊断结果的准确性，从而实现了柴油机故障诊断一套完整的诊断方法。关键词：柴油机，故障诊断，小波包降噪，分块核主元分析，信息熵，神经网络，D-S证据理论。DieselenginefaultdiagnosisbasedonKPCAandinformationentropyAbstractInscienceandtechnologytoday,peoplehavebecomeincreasinglydemandingmechanicalequipment.Reciprocatingdieselengineasthemostcommonmechanicalequi

4、pment,iswidelyusedinvariousfieldsofautomobile,aircraft,shipsandindustrialandagricultural.However,duetothecomplexityofitsstructureandDieselpoorworkingconditionsandotherfactors,ledtothefailureofmultipledieselanddiversity.Howtodetectandeffectiveandrapiddiagnosisandtreatmentfailurehasbecomeatire

5、lessforcescholarsandresearch..Inthispaper,R6105AZLDdieselforthestudy,toobtaintheoriginalsignalandthesignalacquisitionsystemfailuresettings.Basedonthisproposeddieselenginefaultdiagnosismethodbasedonkernelprincipalcomponentanalysisandinformationentropy.Waveletpacketnoiseinheritedwaveletanalysi

6、sofmoredebateandmorefeatures,butalsoovercomethewaveletnoisereductionprocessingforhigh-frequencysignalisweakshortcomings,tobetterimprovethetime-frequencyresolution.Throughimprovedandredesignedkernelusingkernelprincipalcomponentanalysisintermsoftheuniqueadvantagesofnonlinearsignalprocessing,to

7、mapthenonlinearcouplingbetweennoisewaveletpacketdataintoahighdimensionalfeaturespace,linearhigh-dimensionalfeaturespacePCA;shortfordieselvibrationsignal,asignalfromaquantitativedescriptionofthemethodofstartingtheuseofdelayembeddeddepression,baselin