聲信號在小型柴油機故障診斷上的應用.pdf

1、近年來，隨著機械設備故障診斷技術的發(fā)展，作為機械設備一部分的小型柴油機，其故障診斷技術的研究也越來越得到人們的重視。聲信號診斷技術作為一種非接觸式診斷方法，由于其操作的便利性也日益受到人們的關注。本課題在總結(jié)和汲取前人研究成果的基礎之上，結(jié)合實際情況，將聲信號診斷技術應用到小型柴油機故障診斷上，引入了適用于非平穩(wěn)信號分析的方法——小波包分析方法，從小型柴油機缸蓋聲信號中獲取小型柴油機故障信號特征信息，并結(jié)合模式識別方法有效地實現(xiàn)了對小型

2、柴油機故障的智能診斷。 本課題主要從應用的角度出發(fā)，以小型柴油機作為研究對象，在測試技術、信號處理、小波分析、模式識別等理論的基礎上，深入研究小型柴油機的故障機理、故障聲信號特征提取及其診斷方法。研究結(jié)果表明，在不解體的情況下，利用柴油機缸蓋聲信號對小型柴油機進行故障診斷是可行的。 本研究課題作了如下幾個方面的研究工作： 1)從測量對象、測量位置及參數(shù)和方法的選擇等方面對小型柴油機故障診斷系統(tǒng)的設備及其相關設備參

3、數(shù)進行選擇。同時，本研究還從時序分析及頻譜分析角度對KM178F小型柴油機常見的幾種故障如：排氣間隙異常、進氣壓力低、低壓油路供油不暢的故障機理及其聲信號的特性作了具體的分析。研究表明，在不解體的情況下，利用小型柴油機缸蓋聲信號對其進行故障診斷是可行的。 2)針對小型柴油機聲信號的一些具體特點，提出了將小波包分析的方法應用于聲信號特征的提取，并將該方法具體應用到KM178F小型柴油機故障信號的分析上。在研究過程中，利用傅氏分析方

4、法具體分析了KM178F柴油機在不同故障下的聲信號的時頻特點，并以此為依據(jù)對小波包分解的相關參數(shù)作了選擇。在研究過程中，針對KM178F柴油機的這些特點確定采用Db4小波基對其進行小波包分析。通過對分析結(jié)果的比較表明利用各故障信號小波包分析得出的特征向量能夠有效地實現(xiàn)對故障的區(qū)分。 為了實現(xiàn)對小型柴油機故障的智能診斷，本研究課題利用歐氏距離判別方法對小波包分析的結(jié)果進行歸類以實現(xiàn)對小型柴油機故障類型的自動識別；并將該方法具體應用

5、到KM178F小型柴油機隨機聲信號的智能識別上。通過對正常信號、氣門間隙異常、進氣壓力低、低壓油路供油不暢等幾種的不同工況進行識別，正確率達到84.375％。表明效果良好。 3)本研究從小型柴油機故障診斷實際應用需要出發(fā)，設計了小型柴油機故障診斷軟件系統(tǒng)的總體架構。在此基礎上，完成了信號采集、樣本信號分析、樣本庫的建立以及隨機信號的分析等功能模塊的開發(fā)。并將該診斷系統(tǒng)實際應用到KM178F小型柴油機的故障診斷中，通過對其聲信號的