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一種新的內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻分析方法機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻分析,本論文提出了一種新的方法--基于分解和支持向量機(jī)分類器的時(shí)頻分析方法。該方法首先將內(nèi)燃機(jī)號(hào)進(jìn)行小波包分解,然后選取能量較高的子帶進(jìn)行特征提取,最支持向量機(jī)分類器進(jìn)行信號(hào)分類,以實(shí)現(xiàn)內(nèi)燃機(jī)故障的診斷和預(yù)方法在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明,該方法能夠有效地實(shí)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻分析,尤其是對(duì)多種故障模式的診斷具有很高如汽機(jī)、發(fā)電機(jī)等。由于運(yùn)行環(huán)境的復(fù)雜性和使用壽命的限制,內(nèi)這些故障會(huì)導(dǎo)致振動(dòng)信號(hào)的異常變化。因此,振動(dòng)信號(hào)分析已動(dòng)信號(hào)分析方法主要包括傅里葉變換、小波變換、時(shí)頻分中時(shí)頻分析由于其能夠反映信號(hào)的時(shí)域和頻域信息,已經(jīng)成為動(dòng)信號(hào)分析的主要方法之一。然而,由于內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)信號(hào)具有非線性的特點(diǎn),時(shí)頻分析過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)頻率分辨率和時(shí)間分辨,導(dǎo)致分析結(jié)果的不準(zhǔn)確和不可靠。因此,如何有效地實(shí)現(xiàn)內(nèi)。提出一種基于小波包分解和支持向量機(jī)分類器的時(shí)頻分機(jī)振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻分析中需為了解決這些問題,目前主要采用希爾伯特-黃變換(Hilbert-HuangTransform,HHT)、小波變換(WaveletTransform,WT)和相關(guān)矩陣分析(CRA)等方法進(jìn)行時(shí)頻分析。成若干個(gè)固有模態(tài)函數(shù)(IntrinsicModeFunction,IMF)和一個(gè)剩余項(xiàng)WT動(dòng)態(tài)地調(diào)整頻率分辨率,克服了傅里葉變換的固有限制,但對(duì)于信號(hào)中的高頻CRA間的相來(lái)評(píng)估信號(hào)的共振頻率和振幅,但需要滿足信號(hào)平穩(wěn)和線性等條實(shí)際應(yīng)用中需要結(jié)合具體情況進(jìn)行選解和支持向量機(jī)分類器的時(shí)頻分析方法號(hào)時(shí)頻分析中的矛盾和噪聲干擾問題,本論將預(yù)處理后的信號(hào)進(jìn)行小波包分解,得波包系數(shù)。然后,分別計(jì)算各級(jí)系數(shù)的能量,根據(jù)能量大小選定的特征信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析,得到時(shí)頻分量機(jī)分類器。將特征信號(hào)送入支持向量機(jī)分類器進(jìn)行訓(xùn)練選定合適的核函數(shù)和參數(shù),使其能夠充分發(fā)掘特征信息,實(shí)現(xiàn)分析結(jié)果基于小波包分解和支持向量機(jī)分類器的時(shí)頻abSimulink內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)信號(hào),其中包括發(fā)動(dòng)機(jī)正常和異常兩種工作次交叉,本文提出的基于小波包分解和支持向量機(jī)分類器的時(shí)頻法能夠有效地實(shí)現(xiàn)內(nèi)燃機(jī)故障診斷和預(yù)警。在實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)上的非線性振動(dòng)信號(hào),避免了傅里葉變換和征和特定模式,提高了分類器的魯棒性和了一種基于小波包分解和支持向量機(jī)分類器的時(shí)頻分析用于實(shí)現(xiàn)內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)信號(hào)的故障診斷和預(yù)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該有較高的準(zhǔn)確率和可靠性,對(duì)內(nèi)燃機(jī)多種故障模式的診斷效果顯以探索更加復(fù)雜的振動(dòng)信號(hào)分析方法,在提高分類準(zhǔn)確率的同時(shí),加強(qiáng)對(duì)信號(hào)
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