基于小波包分解的整循环征兆提取与故障识别

张梅军; 陈江海

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基于小波包分解的整循环征兆提取与故障识别

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为了检测内燃机气阀漏气的气密性故障,利用小波包分解改进算法,通过对柴油机完整工作循环内的缸盖振动信号进行小波包分解,从小波包分解系数中提取柴油机振动诊断的整循环征兆。由整循环特征向量图表明,正常状态时柴油机气缸盖振动信号中低频部分能量相对较大,高频部分能量相对较小;漏气状况时振动信号中的低频部分能量减小,而高频部分能量增加,由此实现了故障的识别。这说明基于小波包分解的整循环征兆提取与故障识别方法有效、可行。

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来源
《陆军工程大学学报》 |2005年第5期|487-490|共4页
作者
张梅军; 陈江海;
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作者单位

解放军理工大学工程兵工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类检修与维护;武器、军用器材;
关键词
小波包分解; 整循环征兆; 故障识别;

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