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论文类型：期刊论文

发表时间：2012-01-01

发表刊物：内燃机学报

收录刊物：Scopus、EI、PKU、ISTIC、CSCD

卷号：30

期号：6

页面范围：557-562

ISSN号：1000-0909

关键字：柴油机; 形态学; 分形维数; 故障诊断

摘要：针对柴油机实测振动信号的非线性以及信噪比低的特点,提出了基于总体经验模态分解(EEMD)与形态学分形维数的柴油机故障诊断方法.该方法首先采用EE
   MD将柴油机振动信号进行自适应分解,将包含有柴油机故障特征信息的基本模式分量(IMF)和其它噪声干扰进行分离,然后计算特征IMF的形态学分形维数
   ,并将其作为特征量来识别柴油机的工作状态和故障类型.柴油机在正常和不同程度的活塞-缸套磨损、排气门漏气状态下振动信号的分析结果表明,利用含噪振动
   信号的分形维数来描述柴油机的运行状态是不可靠的,降噪后信号的形态学分形维数能够定量刻划柴油机振动信号的非线性几何特征并正确识别活塞-缸套磨损和气
   门漏气的故障状态.