基于VMD多尺度散布熵的柴油机故障诊断方法

乔新勇; 顾程; 韩立军

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基于VMD多尺度散布熵的柴油机故障诊断方法

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为从非平稳非线性的缸盖振动信号中提取出柴油机故障特征,本文中提出一种基于变分模态分解(VMD)的多尺度散布熵的柴油机失火故障诊断方法.利用VMD对柴油机缸盖振动信号进行分解,选取散布熵最小的模态分量作为分析信号,计算该信号的多尺度散布熵,并选取前6个尺度散布熵作为故障特征向量,输入粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)中进行失火故障分类判断,并与其他4种常见方法进行对比,结果表明,本文中提出的诊断方法能够有效提取故障特征,准确识别故障类型,优于所对比方法.

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来源
《汽车工程》 |2020年第8期|1139-1144|共6页
作者
乔新勇; 顾程; 韩立军;
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作者单位

陆军装甲兵学院车辆工程系北京 100072;

陆军装甲兵学院车辆工程系北京 100072;

武警工程大学乌鲁木齐校区乌鲁木齐 830049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
柴油机; 故障识别; 变分模态分解; 多尺度散布熵; PSO-SVM;

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