基于ceemd樣本熵的柴油機故障診斷研究(1)

1、分類號：TK428密級：公開編號：江蘇科技大學江蘇科技大學碩士學位論文論文題目基于基于CEEMD樣本熵的柴油機樣本熵的柴油機故障診斷研究故障診斷研究學科專業(yè)輪機工程輪機工程研究方向船舶系統(tǒng)與設備振動噪聲控制船舶系統(tǒng)與設備振動噪聲控制與故障診斷與故障診斷論文提交日期論文提交日期2015年12月25日2015年12月25日摘要I摘要柴油機作為一種常見的復雜的動力機械，廣泛應用于汽車、飛機、船舶等交通工具中，它具有著效率高、比功率大等特點。整

2、體動力系統(tǒng)能否安全、可靠的運行，受到很多因素的影響，柴油機的工作狀態(tài)就是其中之一。由此可見，通過研究不斷完善柴油機監(jiān)測和故障診斷技術(shù)具有重大的實踐價值。柴油機工作時其內(nèi)部零件的狀態(tài)信息會經(jīng)過某種渠道反映在缸蓋振動當中，所以通過缸蓋振動信號對柴油機進行故障診斷是一種有效方法。本課題的研究，主要包含了如何有效地從柴油機缸蓋振動信號中提取故障特征信息以及診斷識別柴油機故障狀態(tài)，提出了結(jié)合CEEMD樣本熵的柴油機故障診斷新方法。本文所開展的工作

3、有：(1)設計并構(gòu)建了能夠測取柴油機缸蓋振動信號的實驗平臺。選擇CZ4110柴油機為例展開測試，對該型號柴油機在不同工作狀態(tài)（包括正常的以及各種異常的狀態(tài)）下的缸蓋振動信號數(shù)據(jù)進行采集，在數(shù)據(jù)上為后面的柴油機缸蓋振動信號特征的提取與故障診斷研究提供支持。(2)研究了柴油機出現(xiàn)故障的原因以及傳播渠道。采用理論分析結(jié)合實驗驗證的方式，對柴油機不同故障下的缸蓋振動信號特征進行分析，以時域和頻域入手，揭示了柴油機缸蓋振動信號在這兩方面上的特征。

4、(3)對經(jīng)驗模式EMD分解原理在信號分解領(lǐng)域中的應用展開了研究；針對EMD對信號分解的過程中會出現(xiàn)模態(tài)混疊的問題，引入具有噪聲輔助功能的EEMD以及CEEMD分解方法，通過實驗驗證了兩者能夠在一定程度上抑制模態(tài)混疊，方法有效，實驗還證明CEEMD能夠?qū)⑿盘柗纸獾讲煌瑫r間尺度上從而對信號的局部信息進行提取。提出結(jié)合CEEMD和小波的降噪方法，即先用CEEMD對信號進行分解，再用小波對分解出來的每一階IMF分別進行去噪，最后再重構(gòu)各降噪后的

5、IMF作為最終降噪的信號，實驗驗證了其對信號進行了有效的降噪處理。(4)引入專門用于度量信號復雜性和非線性的樣本熵，將它們應用于柴油機出現(xiàn)故障時振動序列復雜性的度量當中，分析表明了樣本熵有著一致性和受參數(shù)影響等特點。提出在挑選IMF分量時，選擇依據(jù)應為完成分解的IMF分量和原始信號彼此間相關(guān)性的大小。對柴機缸蓋信號，使用樣本熵量化CEEMD分解出的IMF分量從而獲得缸蓋振動信號在不同頻帶上的信息，將其作為模式識別的輸入向量，為柴油機故障