基于小波包和BP神经网络的柴油机故障分析.pdf

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1、第43卷第2期2014年4月小型内燃机与摩托车SMALLINTERNALCOMBUsr兀ONENGINEANDMO’I'oRCYCI正V01．43No．2Apr．2014基于小波包和BP神经网络的柴油机故障分析田沛1沈颖刚1毕凤荣2张剑2(1一昆明理工大学云南省内燃机重点实验室云南昆明6505002一天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室)摘要：随着人们对柴油机动力性、经济性要求的不断提高，现代柴油机结构日趋复杂，对其故障诊断要求也越来越高。本文通过wP7柴油机台架试验，模拟供油提前角、供油量、气门间隙以及喷油压力异常四种故障，采集振动信号，利用小波包技术对各种故障振动信号特征参数变化规律进行了

2、分析，比较了各频率对故障信息敏感度的影响，进而利用MA’ILAB建立BP神经网络，对提取的信号特征进行训练与测试，并进行验证，实现了对柴油机的故障诊断。关键词：柴油机小波包BP神经网络故障诊断中图分类号：n∞28文献标识码：A文章编号：167l一0630(2014)02—0044一06FallltA舰lysisofDieselEngimBasedonWaveletPacketandBPN叫ralNetwork髓锄P蜕1。轴蚰Y萱n垂辫哗1。ⅨFe删2．Zhang肺m2l—Yunn锄KeyLaboratoryofIntemalConlbustionE画鹏，KunIIlingUnive娼ityo

3、fScience锄dTIechnolog)r(KunIIling，Yu肌舳，650500，China)2一StateKeyIab嘲toryofEngines，Ti柚jinUnivers畸Ak；tI锄ct：witlltlleincr；e鼬ingrequirementforpower蚰de伍ciency，tlles协lcturalcomplexit)rofmodemdie∞len西neisgm访ng，t}lusbringstllenecess时0ffallltdia印osistecllIlolog)，．B鹊edontheexperimentonWP7die∞lengine，4kindsoffau

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5、pared；aBP鹏uralnemorkisbuiltusingMA7I队B，tllesi弘alfeatureextmctedis谳ned，tested蛐dprovedbyexperiments．Thefhultdiagnosis0fdie∞lengineisim-pmVed．Keywords：Die∞len舀ne，Waveletpacket，BPneuralm晰od【，F跏ltdia驴osis引言柴油机是一种复杂动力机械，其部件众多，结构复杂，工作环境恶劣，故障发生率高，故障诊断十分困难。国内外都十分关注柴油机的状态监测和故障诊断技术的发展，众多研究机构都投人大量人力财力来研究相关技术。在

6、设备运行时，根据其运行状况，及时诊断故障，并采取相应的补救措施，就能保障柴油机的工作可靠性，保障人身和设备的安全，同时在一定程度上会使柴油机维修费用降低，减少由此带来的损失，所以研究柴油机故障诊断和状态监测，具有重要的研究价值与重大的社会经济效益¨以J。柴油机振动信号包含着大量的工作状态信息和故障特征信息，从表面振动信号中提取特征参数，可以有效地识别柴油机工作状态和有关故障。在振动信号分作者简介：田沛(1986一)，男，硕士研究生，主要研究方向为柴油机振动与噪声。第2期田沛等：基于小波包和BP神经网络的柴油机不同故障分析45析中，小波变换属于一种多分辨率的时频分析方法，具有快速线性多通道带通

7、滤波、多分辨率的时频局部化等优点，是分析非平稳信号的一个很有价值的工具。随着人工智能技术的发展，神经网络技术由于在解决非线性复杂问题方面具有的独特优势，被广泛地用于故障诊断领域。本文将振动信号分析技术应用于柴油机的故障检测，利用小波包提取信号特征技术和神经网络模式识别功能对采集的振动信号进行分析处理，实现柴油机故障诊断。1柴油机振动信号采集1．1试验工况综合考虑柴油机的基本结构和振动特性，并参考实际生产中wP