船用中高速柴油机缸套-活塞环智能故障诊断

王永坚; 吴怡婷; 魏旻; 蔡杭溪; ZHAO Kai

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船用中高速柴油机缸套-活塞环智能故障诊断

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针对船用中高速柴油机缸套-活塞环振动信号存在的非线性、非平稳性问题,利用振动信号辨识故障,综合运用集成经验模态分解(EEMD)和深度卷积神经网络(DCNN)的信号处理优势,提出一种将EEMD与DCNN相融合的缸套-活塞环故障诊断方法。通过开展正常状态、人为设置缸套过度磨损0.25 mm和0.50 mm、活塞1环断裂等4种状态的试验,基于EEMD对采集的振动信号经进行分解,得到本征模态函数(IMF),以峭度为评价指标,选取各状态下的IMF分量,输入DCNN模型中,自学习提取故障特征,经Softmax分类器识别和分类故障,实现智能化故障诊断。试验结果表明:与支持向量机(SVM)等其他诊断方法相比,该方法能更准确、有效地识别缸套-活塞环故障类别。

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来源
《船舶工程》 |2022年第10期|71-79|共9页
作者
王永坚; 吴怡婷; 魏旻; 蔡杭溪; ZHAO Kai;
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作者单位

集美大学轮机工程学院;

福建厦门361021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 U664.51;
关键词
船用中高速柴油机; 缸套-活塞环; 集成经验模态分解(EEMD); 深度卷积神经网络(DCNN); 故障诊断;

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