局域波分形方法在柴油机故障诊断中的应用.pdf

《局域波分形方法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、2013年3月机床与液压Mar．20l3第41卷第5期MACHINETOOL&HYDRAULICSV01．4lNo．5DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2013．05．046局域波分形方法在柴油机故障诊断中的应用兰海龙，潘宏侠，龚明(中北大学机械工程与自动化学院，山西太原030051)摘要：在柴油机故障诊断中，对实测数据进行局域波分解，得到信号在各个瞬时频率上的基本模式分量，通过求解各模式分量的关联维数，对故障进行诊断。研究结果表明：故障状态对应的模式分量关联维数发生较大变化，

2、而其他模式分量变化很小，证实了该方法的有效性和工程实用性。关键词：柴油机；故障诊断；局域波；分形方法中图分类号：TK42文献标识码：A文章编号：1001—3881(2013)5—180—4InvestigationonFaultDiagnosisofDieselEngineBasedonLocal-waveFractalMethodLANHailong．PANHongxia．G0NGMing(SchoolofMechanicalEngineering&Automation，NorthUniversit

3、yofChina，TaiyuanShanxi030051，China)Abstract：Inthefaultdiagnosisofdieselengine，intrinsicmodefunctionofdataineachinstantaneousfrequencywasgainedbyusinglocal—wavemethod．Throughtcalculatingcorrelationdimensionsofeachmodefunction，thefaultswerediagnosed．There

4、sultsshowthatthecorrelationdimensionsofmodefunctioncorespondingtofaultstateareingreatchangeswhileothersareinlittlechanges．Thevalidityandpracticalityofthismethodareconfirmed．Keywords：Dieselengine；Faultdiagnosis；Localwave；Fractalmethod特征提取是机械故障诊断中的关键问题，能否

5、准法。该算法每次分解过程中需要用三次样条曲线进行确地提取出故障信息将直接关系到故障诊断的准确性拟合，提取局部极值，通过时变滤波算法得到局部均和早期预报的可靠性。有关研究表明：柴油机稳定运值，根据文献[2]的分解程序对信号进行迭代分转时振动信号具有循环波动性⋯，在柴油机上测取的解，最终得到满足要求的基本模式分量。振动信号均呈现出典型的非平稳时变特性，其频谱结经局域波分解后，原始信号X(t)可以表示成如构及分布规律变化相当大。若采用传统的基于平稳随下形式：机过程的谱估计进行分析处理，过多的统计平均势必nX

6、(t)=∑C(t)+R(t)(1)会扭曲振动信号的时变规律，掩盖故障信号的特征信式中：c(t)表示第个基本模式分量，(t)表示剩余息，影响诊断的准确性。分形理论的发展为往复机械分量，它是信号分解的停止准则。的故障诊断提供了新思路，有关学者作了许多有益的信号的分解是基于基函数理论的，从这个角度来探索和研究，目前关联维数在故障诊断的分形技术中应用最多。说，局域波分解的基函数是不固定的，依赖于信号本身。信号不同，经局域波分解后得到的基本模式分量局域波分解是基于信号的局部特征的时频分析法，克服了传统方法用谐波

7、分量来逼近非线性非平也不同，即局域波分解是自适应的，适合于非平稳信稳信号的缺点，将信号分解成多个基本模式分量，每号的处理。柴油机不同故障状态的信号经分解后，具个基本模式分量均描述了整个信号系统的局部信息，有不同的基本模式分量，这样可以通过求解各基本模从而有效地分离了整个系统的状态特征。而分形可以式分量的关联维数，对故障进行较准确的诊断。将信号的局部细节进行量化，显然两者之间可以结2分形与关联维数合。因此，关联维数可以用来提取各个基本模式分量分形理论在现今非线性科学领域非常活跃，适合的特征值，描述柴油机

8、的工作状态。用来研究各种“复杂现象”，其重要性受到了学者们1局域波分解算法的基本原理的普遍关注。分形理论不仅可以对系统的运动状态进局域波分解法是在经验模式分解的基础上发展起行定性分析，而且可以进行量化处理，从而可适用于来的，是基于信号局部特征的自适应时变滤波分解算复杂机械系统的故障诊断。收稿日期：2012—02—22基金项目：国家自然科学基金资助项目(51175480)作者简介：兰海龙(1986一)，男，硕士，主要研究方向为柴油机及其工作过程的故障检测与