基于振动信号的柴油机小波神经网络故障诊断研究

中北大学硕士学位论文基于振动信号的柴油机小波神经网络故障诊断研究姓名：舒苗淼申请学位级别：硕士专业：机械设计及理论指导教师：刘广璞;潘宏侠20090523基于振动信号的柴油机小波神经网络故障诊断研究作者：舒苗淼学位授予单位：中北大学相似文献(10条)1.期刊论文周斌.王保民.梅检民.杨万成.司爱威.傅钰.ZHOUBin.WANGBao-min.MEIJian-min.YANGWan-cheng.SIAi-wei.FUYu基于小波包分解的柴油机异响故障特征提取与诊断-军事交通学院学报2009,11(2)在分析小波包分解原理的基础上,提出了利用柴油机缸体振动信号的小波包特定频带能量值作为特征向量实现柴油机异响故障诊断的方法和步骤,并利用该方法对EQ6BT柴油机活塞敲缸响、活塞销响两种异响故障进行了特征提取与诊断.结果表明:利用柴油机转速为1300r/min时采集到的缸体振动信号,用1.25～1.875kHz和3.75～4.375kHz频带的信号能量值作为特征向量,采用欧式距离法能够有效地诊断出EQ6BT柴油机活塞敲缸响、活塞销响两种故障及其严重程度.2.学位论文李宏坤基于信息融合技术船舶柴油机故障诊断方法的研究与应用2003柴油机因其结构的复杂性和故障诊断困难性,基于多传感器信息融合的故障诊断是其发展的必然.该文在总结和汲取前人研究成果的基础上,结合实际课题的研究,着重对基于信息融合理论的柴油机故障诊断技术进行深入、系统的研究.特征提取是柴油机故障诊断的重要环节,直接关系到柴油机状态识别的成败与否.在众多的特征提取方法中,基于振动信号的柴油机特征提取方法得到广泛研究,但由于柴油机振动信号非常复杂,具有非平稳、非线性等特点,使其特征提取十分困难.因此作者首先对振动信号的特征提取方法进行了深入研究.柴油机振动信号产生的机理是进行振动信号的特征提取前提和基础,对于故障诊断非常重要.为此,研究了柴油机表面振动信号的产生机理,指导柴油机的特征提取.分析了柴油机振动信号的循环波动性,并研究了解决循环波动性造成影响的方法.在此基础上,进行了柴油机振动信号特征提取方法的研究.主要研究了基于局域波法和小波K-L信息量柴油机振动信号特征提取方法.主要目的是对柴油机的特征信息进行量化,为基于信息融合理论的柴油机故障诊断打下基础.单缸四冲程柴油机用来进行柴油机的故障模拟试验研究,监测柴油机在8种不同状态下的实验数据,为基于信息融合理论故障诊断技术研究提供了样本.根据试验样本,研究了基于神经网络的柴油机融合诊断技术,并对基于模糊神经网络的柴油机融合诊断技术进行深入的探讨.同时研究了基于D-S证据理论的决策层信息融合的柴油机故障诊断技术.基本融合方法的研究为进行更深入融合理论研究和框架结构设计打下了基础.在此基础上,根据柴油机结构的复杂性、信号的波动性等因素,提出了基于组合框架结构的时空信息融合系统模型,研究了此框架结构的优越性,并且着重论述了采用此方法进行柴油机故障诊断的核心问题和解决方案.以实际分析介绍此模型在柴油机故障诊断中的应用过程,应用结果证明其有效性.最后,以郑和舰主机故障诊断的为背景,开发研制了郑和舰主机故障诊断智能系统.实践证明,此系统为郑和舰主机的预知维修提供了有力的技术支持,同时为基于信息融合理论的柴油机故障诊断的实际应用迈出了第一步.3.期刊论文苑宇.马孝江.YuanYu.MaXiaojiang基于主分量分析的柴油机振动信号特征提取-中国机械工程2007,18(8)针对柴油机振动信号非线性非平稳性的特点,提出一种相空间重构理论、局域波法与主分量分析相结合的信号特征提取模型,该模型首先应用相空间重构理论从已知时间序列中抽取动力系统,然后通过主分量提取以降低空间维数、突出故障信息,最后使用局域波时频分析方法对提取的主分量进行分析.通过对6BB1型柴油机实测信号进行的特征提取与分析表明,该方法能去除柴油机振动信号局域波时频图中的冗余信息,突出故障信息,从而证明了方法的有效性.4.学位论文邱影柴油机基于振动分析方法的状态识别2005近年来，机械设备故障诊断技术在国内外得到了较大的发展，在国民生产中起到了重大的作用。柴油机作为机械设备领域的一部分，由于其用途的特殊性使得故障诊断的研究更具有重要意义。本课题在总结和汲取国内外学者在该领域研究成果的基础上，结合实际课题要求，将传统的信号处理和适用于非平稳信号分析的小波包分析方法相结合，从柴油机表面振动信号中获取故障特征信息，有效实现了柴油机的状态识别。首先，从柴油机表面振动信号的产生机理出发，本课题系统论述了柴油机的主要激振源、表面振动响应信号特性以及它们之间的内在关系，同时分析了振动信号的传递路径。研究表明，利用柴油机表面振动信号对其进行不解体故障诊断是完全可行的。特征提取是柴油机故障诊断的重要环节，直接关系到柴油机状态识别的成败与否。由于柴油机振动信号非常复杂，使其状态特征提取十分困难。所以，针对柴油机表面振动信号特点，本课题对信号处理中的幅值域参数，功率谱分析，短时AR谱等方法在柴油机振动信号中的应用进行了研究。而为了突出振动信号的特征参数，引入了小波包变换的方法，并把小波包变换应用在柴油机状态识别中。针对柴油机振动诊断，本课题在6BT5.9型柴油机上进行故障模拟实验，人为设置了气门间隙过小、气门间隙过大、喷油器滴漏、单缸断油等常见典型的故障和设计了具体的振动实验方案。在振动信号采集过程中，采取了上止点信号和振动信号同步采集的方式，以便振动信号的截取，为状态识别提供实验数据和判别依据。进而，本课题对采集到的振动信号进行分析，利用MATLAB工具软件的强大数据处理能力对其进行处理分析、提取特征参数。经过大量的实验及数据分析发现在不同的典型故障状态下，其特征量有明显变化。从而有力证明，本课题所提出的对柴油机表面振动信号的监测及特征提取等一整套方案完全适合现场机器状态的具体识别和对应故障的正确诊断。论文的最后一章对本课题的主要研究工作进行了全面总结，给出了主要研究结论和创新点，同时指出了相关研究工作有待完善之处和今后的研究重点。5.期刊论文周斌.沈玉娣.肖云魁.ZHOUBin.SHENYu-di.XIAOYun-kui基于连续小波变换系数的柴油机异响故障特征提取与诊断-内燃机学报2006,24(4)用Morlet小波对EQ6BT柴油机活塞敲缸响、活塞销响的缸体振动信号进行连续小波变换,然后将所得到的小波变换系数作出尺度-能量谱以及三维能量谱图,从而实现了对柴油机异响故障的特征提取和诊断.结果表明:利用Morlet连续小波变换系数的尺度-能量谱和三维能量谱图,能够直观而有效地检测和区分EQ6BT柴油机活塞敲缸响、活塞销响两种故障及其故障的严重程度.6.学位论文陈海君康明斯柴油机振声诊断方法研究2006故障诊断技术对于减少生产实践中机械设备事故的发生，降低由此造成的经济损失意义重大。多年来科研人员在此领域进行了大量的研究工作，取得了很多宝贵的成果；本文在认真研究与总结前人成果的基础之上，从理论分析与实验研究等方面故障诊断的测试技术与诊断方法这两个领域进行了研究。本文的主要工作是选取6BT5.9型柴油机的常见故障中具有明显振声现象的典型故障进行状态监测与故障诊断。柴油机所产生的振声信号十分杂乱，不像旋转机械那样具有简洁的频谱特征。其内部的故障信号往往被淹没在正常的工作信号中而难以发现，所以，如何在杂乱的工作信号中提取表征的特征参数，是状态监测与故障诊断的关键所在。首先，本文分析了柴油机典型故障振声信号产生机理，系统论述了柴油机的主要激振源，振声响应信号特性以及它们之间的内在关系，同时分析了振声信号的传递途径。研究表明，利用柴油机表面振声信号对其进行不解体故障诊断是完全可行的。在信号的处理方法、特征提取方面，介绍了几种分析方法，包括幅值域参数，功率谱分析、自适应滤波分析等方法，同时结合柴油机表面振声信号十分复杂的特点，引入了小波、小波包分析方法和局域波分析方法，并应用到柴油机的故障诊断和状态识别中。在实验分析方面，在第四章详细叙述了实验方案，人为设置了气门间隙故障、高压油管泄漏故障两种典型故障，在6BT5.9型柴油机上进行故障模拟实验，同步采集多个周期的振声信号和上止点信号，以上止点作为划分振动和声音信号周期的坐标，为状态识别和故障诊断提供了实验数据和判别依据。对于现场实验采集到的振声信号，利用MATLAB工具软件的强大数据处理能力对其进行处理分析、提取特征参数。经过对实验数据进行分析，发现在不同典型故障状态下，其特征量明显变化。这就充分证明：本课题提出的柴油机振声信号监测及特征提取的整套方案是完全可行的，并且适合现场机器状态的具体识别和对应故障的正确诊断。最后，论文对本课题的主要研究工作做以总结，给出了研究结论和创新之处，并指出了此项研究工作有待完善之处和今后的研究重点。7.期刊论文乔新勇.韩意.刘建敏.张小明柴油机故障的特征提取及组合优化方法-车用发动机2003,(4)采用欧氏距离度量的方法对柴油机故障的特征提取进行了研究,从而设计出柴油机故障的特征提取器,并采用人工神经网络模型进行了验证.8.学位论文姚志斌基于扭转振动信号的柴油机诊断方法研究2004该文主要研究扭振信号在柴油机故障诊断中的应用.作者从扭振信号的测试、扭振及机体振动信号特征提取、特征融合、气缸压力识别四个方面详细地阐述了这一问题.该文首先分析了现有各种扭振测试方法的原理,并指出了各方法所存在的优缺点;根据实验台情况,论文利用时间域统计法和Hilbert相位解调法对从飞轮上所得到的离散钟形脉冲进行处理,节省了硬件设备,并达到了足够的测试精度.论文经过对瞬时角速度的时域波形,角加速度的时域与频域波形的分析,提取了几种不同的特征.提取出的角加速度谐波分量比对于诊断柴油机是否存在故障有较好的作用,加速度峰值指标则能很好的诊断故障缸缸号,而加速度峰值所在位置则仅对供油角变化故障有较好的敏感度.但这些瞬时角速度指标不足以区分整个燃油系统故障.为了弥补这一不足,论文针对柴油机机体振动信号时间性强的特点,从中提取出了喷油始点、燃烧始点及燃烧终点三个指标.它们能较好地用于供油角变化,供油量变化等故障的诊断.特征融合能实现各特征之间的互补,是建立单一的判断标准最有效方法.用模糊模式识别和RBF神经网络对所提取出的特征进行融合,融合后指标对柴油机燃油系统故障有很好的诊断作用.柴油机气缸压力反演是目前的热点研究问题.该文根据曲轴飞轮系统的动力学特征,建立了柴油机动力学模型,并在其基础上对气缸压力进行了反演,所得的压力波形对诊断柴油机失火、爆震等故障效果良好.9.期刊论文温广瑞.张西宁.WenGuangrui.ZhangXining柴油机故障的振动特征提取及故障识别-振动工程学报2004,17(z1)针对柴油机等周期性循环工作方式的机械,研究和分析了其工作过程、受力及振动的周期性循环非平稳性的特点.在分析的基础上本文给出了一种适合于周期性循环非平稳振动信号的特征提取和识别方法.实验数据分析结果表明该方法能有效地识别汽缸部分的故障.10.会议论文温广瑞.张西宁柴油机故障的振动特征提取及故障识别2004针对柴油机等周期性循环工作方式的机械,研究和分析了其工作过程、受力及振动的周期性循环非平稳性的特点.在分析的基础上本文给出了一种适合于周期性循环非平稳振动信号的特征提取和识别方法.实验数据分析结果表明该方法能有效地识别汽缸部分的故障.本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：de87cfba-c175-4d3d-a457-9dd801190c57下载时间：2010年8月20日