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题名基于抽区间采样的内燃机状态监测方法研究
被引量：6
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作者
贾继德
陈荣刚
陈剑
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机构
蚌埠汽车管理学院
中国科学技术大学
合肥工业大学
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出处
《内燃机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期72-75,共4页
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文摘
内燃机由于内部激励源众多,外部测得的振动信号十分复杂,不能准确分析和监测机器的磨损状态。利用各激励力存在一定的相位差进行抽区间采样,可以缩短数据长度,突出局部时间段信号特征,削弱其它干扰成分的影响。提出基于抽区间采样的内燃机状态监测方法:抽取多个工作循环特定时间段的数据,合成一个新的数据信号;对合成信号进行经验模态分解,通过分解后的本征模态函数的幅值谱比较,选取对故障敏感的本征模态函数进行信号的重构;然后对重构的信号进行时频分析,达到对内燃机状态监测的目的。
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关键词
内燃机
抽区间采样
经验模态分解
特征提取
状态监测
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Keywords
I.C. Engine
Extract Time Interval Sampling, EMD
Feature Extraction
Condition Monitoring
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分类号
TK401
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名基于小波奇异性检测的发动机故障诊断方法研究
被引量：4
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作者
肖云魁
乔龙
张玲玲
赵慧敏
杨青乐
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机构
军事交通学院汽车工程系
军械工程学院火炮工程系
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出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2014年第11期1405-1409,共5页
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基金
总后勤部科研项目(后司[2009]835号)资助
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文摘
针对通过二进离散小波变换计算出的Lipschitz指数不够精确且不能描述奇异点能量的不足,提出了模极大值点能量法并用于信号的奇异性检测。通过仿真证明采用该方法不仅能准确定位奇异点发生的位置,并且能描述其能量。将该方法应用于发动机曲轴轴承故障诊断时,为了突出局部时间段的信号特征,采用抽区间采样方法抽取特定时间段的信号。试验结果表明,两种方法的结合能有效区分出曲轴轴承的不同技术状况,并得出最佳诊断部位和最佳检测转速。
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关键词
发动机
故障诊断
二进离散小波变换
模极大值点能量
奇异性检测
抽区间采样
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Keywords
engine
fault diagnosis
discrete dyadic wavelet transform
energy at modulus maxima points
singularity detection
extract time interval sampling
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分类号
U472.9
[机械工程—车辆工程]
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