基于深度学习的柴油机气门健康状态评估

白雲杰; 贾希胜; 梁庆海; 白永生

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基于深度学习的柴油机气门健康状态评估

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柴油发动机在运行过程中,其气门间隙会随其性能状态退化发生改变,为了解决传统的健康状态评估方法健康指标确定困难、权重人为经验依赖性大的问题,提出一种基于深度学习的柴油机气门健康状态评估方法。首先通过小波包分解算法对柴油机缸盖振动信号进行分解,对分解得到的节点信号分别提取常见的14个时域特征和小波包分解信号能量比向量,构建多维综合健康评估指标向量。然后基于一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1DCNN)构建健康状态评估模型,将得到的健康评估指标向量输入模型中进行训练与健康状态评估。通过柴油机实验台开展气门退化模拟实验验证了该方法的有效性,与传统方法相比解决了健康指标的筛选问题以及人为主观经验带来的影响,并具有更好的健康状态评估效果。

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来源
《科学技术与工程》 |2022年第10期|3941-3950|共10页
作者
白雲杰; 贾希胜; 梁庆海; 白永生;
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作者单位

陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系;

中国人民解放军66029部队;

河北省机械装备状态监测与评估重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类非自行式起重机;
关键词
一维卷积神经网络; 小波包分解; 柴油发动机; 气门间隙; 健康状态评估;

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