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《小波包分析在柴油机故障诊断中的应用.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、·机械研究与应用·2012年第5期(总第121期)检测与控制小波包分析在柴油机故障诊断中的应用董雅宏,李刚,白宇君,高晓玲(兰州交通大学机电学院,甘肃兰州730070)摘要:运用小波包分析方法对柴油机缸盖振动信号进行预处理,并运用小波包频带的能量分析方法识别柴油机喷油雾化质量故障。在不同工况下的柴油机上测得两组振动加速信号,并对该信号进行分析,准确识别了故障。说明该方法对提取故障信息并进行诊断是行之有效的。关键词:小波包分析;故障诊断;喷油雾化中图分类号:TK42文献标识码:A文章编号:1007-4414(2012)05—0137-02Applicationofwaveletpacketana
2、lysisinthefaultdiagnosisfordieselengineDongYa-hong,LiGang,BaiYu—jun,GaoXiao—ling(Schoolofmechanicalengineering,LanzhouJiaotonguniversity,LanzhouGansu730070,China)Abstract:Thesignalofthevibrationondieselenginecylinderheadcanbepreprocessedwiththewaveletpacketanalysis,andthefaultofthequalityofoilatomiz
3、ationcanbeidentifiedbyusingthewaveletpacket~equencybandenergyscaleanalysis.Thetwogroupsofaccelerationsignalaremeasuredondieselenginewithdifferentconditions,andareanalyzed,andthefaultisidentifiedaccurately.Itisfnundthatthismethodofextractingthefaultanddiagnosisiseffective.Keywords:waveletpacketanalys
4、is;faultdiagnosis;oilatomization1引言f咖()=∑hk~b(2t一)机车柴油机是一类从结构到功能都十分复杂的Jl(t)=Egk4,(2t一)庞大系统。实车状况下,因其工况多变,振动信号频’∈Z率复杂,且故障信号的传递路径及强弱各不相同,使上式称为双尺度方程。记=咖(t),=(t),得最终检测到的响应信号难以区别辨认,造成诊断问则小波包递归可定义为:题存在模糊性。近些年迅速发展起来的小波技术已JfU2n(£)=∑hk“(2一后)逐渐成为信号分析的有力工具,其多分辨分析技术可准确的抓住瞬态信号的特征,对信号进行分析的同1(凡=0,1,2⋯)+()=∑(2一)时,提取
5、故障点。笔者从柴油机振动信号出发,重点’EZ讨论运用小波分析对柴油机进行故障诊断。由上式得到的函数集{}称为由正交函数It。=2小波包分析与信号预处理确定的小波包。上述定义将正交分解=。①2.1小波包分析+。,用统一,得到空间分解:=嵋①嘲,如图多分辨率分析中,(R)=(①表示直和)1所示rl———D———一S————————}按照不同的尺度.eHilbret空间()分解为所有ll子空间(∈Z)的直和。多分辨率空间被分解j}l为较低分辨率空间+与细节空间+,即将的正交基{咖(t一2Jk)}分割为2个新正交基:+的正交基{(t一2j+lk)}和+的正交基{⋯(t一2j+lk)}。小波包变换实现了
6、对未分解的进一步分解。图13层小波包分解示意图设{h^},{g},k∈Z,g=(一1)卜h一,h是正交尺度函数(t)对应的正交低通实系数滤波器,2.2信号预处理g是正交小波函数(t)对应的高通滤波器,那么它由于柴油机振动复杂,笔者提取到的原始信号往们满足:往受到各种干扰或是多种信号的叠加而存在模糊性,收稿日期:2012—09—04作者简介:董雅宏(1987一),女,甘肃兰州人,在读硕士,研究方向:车辆工程。·137·检测与控制2012年第5期(总第121期)·机械研究与应用·这就需要应用小波包分析进行信号的信噪分离,来去=fl()l。dt=∑t(4)除无用信号,得到有用信号。一般小波阈值消噪可
7、分k=】为三个步骤:式中:(=0,1,2,⋯,7;k=1,2,⋯,n)表示重构信(1)对信号进行小波分解选择1个小波并确号S。离散点的幅值。当柴油机某系统出现故障时,定分解层数,然后进行分解计算。会对各个频带内的信号能量有较大的影响,那么就可(2)小波分解高频系数的阈值量化对各分解以能量为元素构造一个特征向量。尺度下的高频系数选择1个阈值进行分解系数量化=[E3o,E3l,E32,E33,E34,
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