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时间:2020-03-25
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1、基于能量谱分析的柴油机故障诊断门吉芳潘宏侠中北大学太原030051摘要:研究了小波包能量谱分析和能量谱分析在某柴油机故障诊断中的应用。以柴油机的供油提前角减小2.5。和空气滤清器堵塞2种故障为例,把用2种方法提取的特征向量作为神经网络的输入特征,然后进行故障诊断。对比测试结果得出能量谱分析法的实用性强于小波包能量谱分析法。关键词:小波包;能量谱;神经网络;故障诊断中图分类号:TK428文献标识码:A文章编号:1001—0785(2010)09—0061—05Abstract:Inthispaper,studyismadeontheapplicationofwaveletpack
2、etenergyspectrumanalysisandenergyspectrumanalysisinthefaultdiagnosistoadieselengine.Withthetwokindsoffaults,namely,2.5。reductionoffuelsupplyadvanceangleandblockageofairfiherfordieselengine,beingtakenasexample,thefeaturevectorsextractedwiththetwomethodsareadoptedtoserveastheinputcharacteristi
3、csoftheneuralnetworkforfaultdiagnosis.Itisshownfromthecomparisonofthetestresuhsthatenergyspectrumanalysisismorepracticalthanwaveletpacketenergyspectrumanaly—sis.Keywords:waveletpacket;energyspectrum;neuralnetwork;faultdiagnosis1前言2小波包能量谱分析随着当今社会工业化水平的发展,柴油机作采用小波分析诊断柴油机故障,虽然能够对为一种常用的动力机械设备,已成
4、为故障诊断研信号进行有效的时频分解,但是只对信号的低频究领域的一个重要研究对象。用于分析柴油机段分解效果好,对高频段的频率分辨率较差。小状态的信号主要有:振动信号、噪声信号、压波包分析是小波变换的一种改进,能对小波分力信号、温度等。针对柴油机的机械故障诊断,析没有分析到的高频部分进行进一步的分解,是一种更为精细的分析方法,可有效提高时频分辨主要采用振动信号分析法,而对于振动信号的率。因此这里只讨论小波包能量谱分析方法。提处理方法又有幅值谱分析、功率谱分析、细化取小波包能量谱的步骤』:谱分析、能量谱分析和倒频谱分析等多种分析(1)对采样信号进行小波包分解,本文采用4方法。柴油机在
5、实际运行时,不同的部件所发层小波包分解。出的响应能量谱的频率范围是不相同的。如果(2)对各层小波包分解系数进行重构,提取输出信号能量的空问分布与正常系统输出相比第4层的各频带信号,用S。表示结点(3,i)的发生变化时,就可以判别该频带所对应的部件重构信号。应该处于异常的工作状态。通常某些频率成分(3)计算各频带的能量明显抑制,该频带内的信号能量减少,而有些成各频带信号的总能量分被增强,该频带内的能量增加。对能量谱密度n.或功率谱密度进行分析计算,即可以得出各种故E:fISsi()}dt=∑I障特征量,因此采用能量谱分析法进行故障诊断式中:Xik为重构信号S,的离散点的幅值,i=
6、0,,切实可行。本文基于能量谱分析进行故障诊断,1,2,⋯,15;k=1,2,⋯,n,n为信号采样点主要是对小波包能量谱分析和能量谱分析方法进数。用这些能量值构造一个特征向量,T=行对比。[E3l,E32,⋯,E37]。《起重运输机械》2010(9)一61—(4)构造特征向量。如果各频带的能量值较出层的数据不是期望的输出,则网络自动进入误大时,则所需的计算量就较大,因此需要将特征差的反向传播,通过修改各层神经元的权值和阈向量归一化,归一化公式为值,使得误差逐渐减小,如此往复,直到满足要求,则训练停止。本文中就将前面提到的小波能S:E3/E量谱分析法和能量谱分析法得到的特征值作为
7、神其中总能量E的表达式为经网络的输入,选取一些训练样本和测试样本,经过训练看输出的情况,从而验证前面所提方法E=sqrt()的可行性。3能量谱分析s]5柴油机故障诊断实例分析5.1实验系统当柴油机系统正常运行时该系统的振动信号本文的实验装置为:在某柴油机运行相对稳具有一定的频谱,如果系统中某个零部件发生故定(启动后需预热3min)时,设置采样频率为40障,随着振动的变化必然会使原有的振动成分发kHz,转速为1500r/min,在右侧2缸缸体处布置生变化,相应的其频谱必然有变化。能量谱描述测点
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