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题名基于提升小波包变换的发动机缸盖振动信号特征提取
被引量：18
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作者
曹建军
张培林
张英堂
任国全
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机构
军械工程学院火炮工程系
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2008年第2期34-37,共4页
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基金
河北省自然科学基金资助项目(编号:E2007001048)
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文摘
为了从发动机缸盖振动信号中快速提取反应故障状态的特征参数,给出了提升小波包变换算法及其移频算法,依据信号时频特性,定义了标准化相对能量,并给出了特征向量提取方案。方案同时选取多个完整工作循环数据进行提升小波包分解,将各频带内系数进行阈值量化,利用各频带系数直接求取标准化特征向量,同时做到了消除波动影响、降噪、使故障特征更加敏感。通过实例验证了方法的有效性与优越性。
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关键词
缸盖振动信号
短时傅里叶变换
提升小波包变换
特征提取
故障诊断
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Keywords
cylinder head vibration signal,short time Fourier transformation,lifting wavelet package transform,feature extraction,fault diagnosis
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分类号
TH113.1
[机械工程—机械设计及理论]
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题名柴油机缸盖振动信号的特性分析方法
- 2
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作者
娄云
王怀玲
侯锁军
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机构
河南机电高等专科学校
平顶山工业职业技术学院
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出处
《农机化研究》
北大核心
2008年第7期222-224,共3页
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文摘
在建立了柴油机缸盖振动信息模型的基础上,通过研究缸盖振动信号的时域、频域和循环波动特性,发现了柴油机缸盖振动信号表现出非平稳时变和冲击振动的特点。其内循环的时域特性和频域特性是指导振动诊断的有效工具,而循环间的波动特性则不利于特征参数的提取,这为振动诊断提供了一条简易可行的途径,即抽区间采样分析和参数平均相结合的诊断方法。
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关键词
缸盖振动信号
柴油机
时域特性
频域特性
循环波动特性
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分类号
TK421.6
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名基于最大信噪比算法在缸盖振动信号中的分离研究
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作者
刘洋
向阳
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机构
武汉理工大学能源与动力工程学院
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出处
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2012年第6期1247-1251,共5页
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基金
国家自然科学基金项目资助(批准号:50275109
51279148)
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文摘
对柴油机缸盖表面振动信号进行分析处理,可以判定内部零部件的状态以及柴油机的工作状态,但实际上由于各路信号时域和频域有混叠,很难准确分离.针对现有内燃机监测诊断信号分析方法的不足,研究了基于最大信噪比的盲源分离算法.该算法将求优过程转化为广义特征值问题求解,整个过程无须迭代.通过对仿真振动信号的分离表明其有效性,从试验对象某四缸柴油机上拾取实测缸盖振动信号处理,结果显示了该算法在柴油机故障监测诊断上有良好的应用前景.
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关键词
缸盖振动信号
最大信噪比
广义特征值问题
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Keywords
engine vibration signals
maximum signal noise ratio
generalized eigenvalue problem
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分类号
U664.121.2
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名柴油机缸盖振动信号分析及故障特征提取方法研究
被引量：1
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作者
王鹏
潘飞
刘杰
程利军
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机构
中国重汽集团技术发展中心
中国人民解放军
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出处
《重型汽车》
2016年第1期8-9,16,共3页
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文摘
对于发动机故障诊断,盲目提取整体振动信号的大量特征后,虽然通过神经网络等模式识别算法可以对实验提取的某些样本取得较好的效果,但在实车在线检测中,工况或转速往往稍微改变就会造成故障诊断算法失效。究其原因是提取的特征值与故障类型没有形成较好的对应关系,泛化性能较差,从而导致了特征值的不稳定性。
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关键词
缸盖振动信号
故障特征
模式识别算法
提取方法研究
发动机故障诊断
故障诊断算法
在线检测
神经网络
整体振动
泛化性能
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分类号
U472
[机械工程—车辆工程]
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题名基于Kalman转移矩阵的发动机故障诊断方法
被引量：2
- 5
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作者
孙宜权
张英堂
李志伟
尹刚
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机构
军械工程学院一系
[
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2012年第5期159-163,共5页
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文摘
为了从发动机缸盖振动信号中提取出全面的、高质量的状态特征,建立缸盖振动信号的时变参数模型,提出缸盖振动信号Kalman滤波预测算法,通过引入包含发动机状态信息的Kalman转移矩阵,得到转移矩阵的奇异值分布,构成特征子集。研究不同工况下特征子集的分布,选用极限学习机对特征样本进行分类和测试,实际应用结果表明,发动机故障诊断精度较高。
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关键词
振动与波
缸盖振动信号
特征提取
Kalman转移矩阵
奇异值分解
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Keywords
vibration and wave
cylinder head vibration signal
feature extraction
kalrnan transfer matrix
SVD
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于提升小波包变换集成特征提取模型
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作者
梁淑宝
张培林
曹建军
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机构
军械工程学院火炮工程系
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出处
《兵工自动化》
2010年第4期4-6,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50705097)
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文摘
为了从发动机缸盖振动信号中快速提取出反应完备状态信息的特征,针对信号特点和提升小波包变换的性质,建立了适于在线提取的缸盖振动信号特征参数体系。总结了提升小波包变换的3个性质—不相关性、可逆性和保序性,利用3个性质将降噪、特征提取和消除波动集成到一次提升小波包分解与重构过程,建立了发动机缸盖振动信号集成特征提取模型,给出了集成消除波动的特征计算公式和特征值标准化公式。通过实例,对集成特征提取模型的工作过程进行了说明。
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关键词
提升小波包变换
缸盖振动信号
集成
特征提取
降噪
故障诊断
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Keywords
Lifting wavelet transform
Cylinder head vibration signal
Integration
Feature extraction
De-noising
Fault diagnosis
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分类号
N945.12
[自然科学总论—系统科学]
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