基于Matlab的柴油机故障诊断.pdf

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1、桓测与控制·机械研究与应用·基于Matlab的柴油机故障诊断顾玉东，高伟东。，李刚，范万里(1．兰州交通大学机电学院，甘肃兰州730070；2．北车一M-州机车有限公司，甘肃兰州730050)摘要：利用小波分析、BP神经网络技术处理柴油机_T-作时产生的振动信号。在输入层对振动信号进行小波变换，提取其在多尺度下的特征作为故障特征向量。根据这些特征向量进行BP网络的分析，以对柴油机进行故障诊断。在实验台上模拟了多个故障，并对柴油机工作时在汽缸盖上方振动信号采集和处理，对几种故障模式进行了成功的判别。结果表明此方法是可行和有效的。关键词：小波分析；BP神经网络；柴油机；振动信

2、号；故障诊断中图分类号：Tl(42文献标识码：A文章编号：1007—4414(2012)01—0146-03ApplicationofMatiabindignosisofdieselengineGuYu-dong，GaoWei-dong，LiGang，FanWan-li(1．Instituteofelectricalandmechanical，LanzhouJiaotonguniversity，LanzhouC,ansu730070，China；2．CⅣRLanzhoulocomotiveCo．，Ltd．LanzhouGansu730050，China)Abstract：

3、Amethodisputforwardforanalysingthevibrationsignalofdieselenginewor~ngbywaveletsanalysisandBP—networks．Thevibrationsignalisanalyzedbywaveletsanalysisattheinputlayerandthemuhiscalefeaturesisextractedasthevectoroffaultfeature．AeeordingtothefeaturevectortheresearcboftheBP—networksisstudied．th

4、enthefaultdiagnosisofdieselengineisjudged．Themultiplefaultsintheexperimentalplatformaresimulated，thevibrationsignalonthecoverofcyl—indersisgatheredandmanaged，Severalfailuresmodesaresuccessfullydiscriminated．Theresultsshowthatthismethodisfeasibleandefective．Keywords：wavelettransform；BPnetw

5、ork；dieselenone；vibrationsignal；faultdiagnosis1引言信号在不同频段的分辨率。近年来，将神经网络技术应用于柴油机振动故障由于尺度函数和小波函数存在着两尺度关系：中，较好地解决了许多故障诊断的问题，并取得了一[mm(￡)=∑(2￡一)定的研究成果。小波变换及其多分辨率分析技术的m苣Z出现为故障诊断带来了新的方法和途径，并已得到了：()=∑g(2￡一)广泛应用。小波变换是分析处理非平稳信号的有力式中：￡)=咖()，1(￡)=tf，(t)；，g为正交共轭工具，能有效提取信号的局部时频特征并准确检测出滤波器系数；(t)为尺度函数；(t)

6、为小波函数。故障发生时刻。本课题利用小波分析和BP神经网小波包分解和重构算法为：络技术对柴油机工作时发出的振动信号进行处理和2=了1Edm故障识别。实验在2135柴油机上进行。通过对多个I-L11故障的模拟，采集振动信号，并进一步进行故障诊断，。=÷∑识别效率较高，取得了很好的效果。实验证明：小波’L分析和BP神经网络技术在柴油机的振动信号处理=∑2m+∑尤g中具有很好的应用前景。d=II，为待分解的信号。采用上述小波包2小波包分析和BP神经网络的基本概念算法对信号进行分解，当分解到Ⅳ层时，得到2个子2．1小波包分析及算法频带。多分辨率分析的基本思想是把信号投影到一组2．

7、2BP网络结构简介】互相正交的小波函数构成的子空间上，形成信号在不BP网络即多层前馈式反向传播神经网络，它是同尺度上的展开，从而提取了信号在不同频带的特一个有导师示教的多层神经网络算法。BP网络通常征，同时保留了信号在各尺度上的时域特征。小波包由输入层、输出层和若干隐含层构成，每层由若干节分析同时在低频和高频部分进行分解，自适应地确定点组成，每个节点表示一个神经元，上层节点与下层·收稿日期：2011—12一】4作者简介：顾玉东(1986-)，男，江苏盐城人，硕士，研究方向：车辆工程。·146·植测与控制·机械研究与应用·节点之