基于缸盖振动信号包络线相关分析的柴油机故障预警方法研究

针对柴油机故障特征易受到环境、载荷等因素的干扰,从而导致许多传统意义上的故障特征参数不再敏感的问题,提出了一种基于缸盖振动信号包络线相关分析的柴油机故障预警方法,对一台6缸柴油机的缸盖振动信号对比了希尔伯特变换和n阶极值插值两种方法的包络线提取效果,并对其包络线进行相关分析,得到了相似系数、距离标准差以及余弦相似度等相关分析结果。研究结果表明：在传统特征参数不敏感的情况下,相关分析可以更好地反映机组的故障状态。本文研究结果可为实现柴油机故障的早期预警奠定基础。     

基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法

针对柴油机缸盖振动信号非线性、非平稳的特点,以及传统故障诊断方法需要先验知识且特征提取费时费力的缺点,提出了一种基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法。首先通过复Morlet小波将柴油机缸盖振动信号转换为时频图,该变换包含了信号的时频域信息,比单一的时域或频域信号更适合分析柴油机缸盖振动这种非平稳信号;其次将时频图输入至AlexNet神经网络进行特征自动提取并建立故障诊断模型,解决了传统手工提取特征费时费力且需要专家经验的问题;然后通过Batch Normalization和Dropout技术改进网络结构,并优化神经网络超参数以提高模型的准确度和计算效率;最后将本文方法与传统的故障诊断方法应用于柴油机气门间隙异常故障诊断并进行对比,发现其诊断准确率最高,验证了所提方法的优越性。     

基于动力学仿真的柴油机轴系不对中故障探究

针对柴油机轴系齿式联轴器不对中故障,首先建立齿式联轴器轴向摩擦力数学模型,分析不对中产生的轴向摩擦力特点,然后构建包括齿式联轴器在内的轴系动力学仿真模型,探究齿式联轴器不对中故障下曲轴的动力学行为规律,分析曲轴推力轴承及齿轮的受力变化。仿真结果表明：不对中的齿式联轴器外齿元件会对内齿套产生轴向摩擦力,由此影响曲轴轴向窜动,进而导致曲轴止推轴承和正时齿轮轮齿接触力发生改变。通过实际故障案例验证了仿真结果的正确性。本文结论可为柴油机轴系故障的排查和诊断提供机理依据。     

基于时频图像GLCM-HOG特征的往复压缩机故障诊断

往复压缩机的故障诊断技术能够为工业生产提供有效保障,针对传统方法诊断准确率不高的问题,提出了一种基于振动信号时频图像灰度共生矩阵-方向梯度直方图(GLCM-HOG)特征融合的往复压缩机故障诊断方法.首先,采用小波变换的方法处理往复压缩机的振动信号,生成时频图像;其次,利用灰度共生矩阵(GLCM)和方向梯度直方图(HOG)的方法提取时频图像特征,融合构建GLCM-HOG特征;最后,将融合特征输入支持向量机(SVM)进行分类,以判别往复压缩机的运行状态.实验结果表明,所提方法对设备的状态识别准确率可以达到92.33％,能够实现往复压缩机的准确诊断.     

基于CART决策树的柴油机故障诊断方法研究

采用一种自适应局部有效值（RMS）计算方法提取柴油机缸盖振动信号时域特征,结合分类回归树（CART）算法建立故障分类模型并进行柴油机的状态识别。通过实验获取柴油机失火和撞缸两种故障工况及正常工况下的振动数据,计算出原始信号的局部RMS后,根据自适应阈值确定点火冲击区域和非点火上止点冲击区域提取局部特征,最后将特征输入CART算法中构建分类模型来验证所提取特征的有效性。结果表明：柴油机在3种状态下的识别率均达到100%,基于CART算法和局部特征提取的方法能够有效诊断柴油机故障。     

基于瞬时转速信号的柴油机角域转换方法

针对往复机械故障分析诊断中通过平均转速等间隔划分角度的方法诊断效果不精确的问题,提出了一种利用瞬时转速对柴油机时域信号进行角域转换的方法。分析了转速波动较大工况下平均转速等角度划分方法中影响相位偏差产生的主要因素,根据转速波动量的大小以及预期的角域精度范围设定阈值参数,再通过该阈值实现角域转换方法的自动选择。研究结果表明,在转速波动工况下采用瞬时转速对时域信号进行角域转换能够有效避免相位偏差,为基于角域的柴油机故障诊断奠定基础。     

改进变分模态分解在发动机气门间隙异常故障诊断中的应用

基于振动监测信号的故障诊断技术,对于船舶、油气田、核电等关键领域中大型高速柴油机的健康管理和智能运维具有重要意义。针对柴油发动机气门间隙异常故障,提出了基于振动数据驱动的故障诊断方法。首先,提出模态数量和惩罚因子均为自动优选的改进变分模态分解（VMD）方法,克服了传统VMD方法中上述参数需凭经验预设的缺点;进一步,对VMD分量进行多域特征提取,利用核密度估计方法进行特征敏感性的排序和选择;最后,构建全连接网络分类模型,将优选后的故障敏感特征通过分类模型进行故障识别。利用故障模拟实验台验证了不同工况下的气门间隙异常数据,结果表明本文所提的基于改进变分模态分解的气门间隙异常诊断方法故障识别率超过86%,具有良好的应用效果。