高功率密度柴油机气门间隙故障信号提取
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  • 英文篇名:Extraction of Valve Clearance Fault Signal From a High power Density Diesel Engine
  • 作者:畅志明 ; 续彦芳 ; 杨海涛 ; 傅湘雨 ; 杨贵春
  • 英文作者:CHANG Zhi-ming;XU Yan-fang;YANG Hai-tao;FU Xiang-yu;YANG Gui-chun;School of Energy and Power Engineering,North University of China;North China Engine Research Institute;
  • 关键词:柴油机 ; 聚合经验模态 ; 模糊熵 ; 故障诊断
  • 英文关键词:diesel engine;;ensemble empirical mode decomposition;;fuzzy entropy;;fault diagnosis
  • 中文刊名:ZHJC
  • 英文刊名:Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
  • 机构:中北大学能源动力工程学院;中国北方发动机研究所;
  • 出版日期:2018-05-20
  • 出版单位:组合机床与自动化加工技术
  • 年:2018
  • 期:No.531
  • 语种:中文;
  • 页:ZHJC201805022
  • 页数:3
  • CN:05
  • ISSN:21-1132/TG
  • 分类号:94-96
摘要
为有效地从实测的高功率密度柴油机机体表面振动信号中提取气门间隙故障特征,设计开发了高功率密度柴油机械振动信号收集装置,提出使用聚合经验模态分解(EEMD)结合相关系数法对高功率密度柴油机故障信号进行预处理。然后,运用信息熵进行特征提取。通过试验表明,聚合经验模态分解原始信号可以得到更加有效的特征参数。
        To extract the characteristics of valve clearance fault from the high power density diesel engine surface vibration signals,we have designed a high power density diesel mechanical vibration signal collection device,and make the use of Ensemble Empirical Mode Decomposition(EEMD) combined with correlation coefficient method for pretreatment of high power density diesel engine signals.Then,the Fractal Fuzzy Entropy is used to extract the feature.Experiments indicated that the diagnosed results of all samples conform to actualities.And the method can get the feature parameter effectively.
引文
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