国内刊号:31-1316/TU
国际刊号:1000-3835
发布日期:
作者:牟伟杰.,石林锁,蔡艳平,郑勇,刘浩
单位:1. 火箭军工程大学 五系,西安710025;2. 陆军特种作战学院 机电工程系,桂林541000
关键词:柴油机;故障诊断;时频图像;全局特征;局部特征;特征融合
提出了一种基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断方法。该方法首先采用平滑伪维格纳分布(SPWVD)方法生成柴油机振动时频图像,然后分别用核主元分析(KPCA)和局部非负矩阵分解(LNMF)方法提取时频图像的全局和局部特征进行融合,并用独立分量(ICA)分析方法对融合后的特征进行降维,最后对降维后的融合特征进行分类完成对柴油机的故障诊断。试验结果表明,基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断方法,能够准确诊断柴油机的气门故障。<br>
来源:2018年第10期
《振动与冲击》期刊编辑部