基于信息融合技術(shù)船舶柴油機故障診斷方法的研究與應(yīng)用.pdf

1、柴油機因其結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和故障診斷困難性,基于多傳感器信息融合的故障診斷是其發(fā)展的必然.該文在總結(jié)和汲取前人研究成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合實際課題的研究,著重對基于信息融合理論的柴油機故障診斷技術(shù)進(jìn)行深入、系統(tǒng)的研究.特征提取是柴油機故障診斷的重要環(huán)節(jié),直接關(guān)系到柴油機狀態(tài)識別的成敗與否.在眾多的特征提取方法中,基于振動信號的柴油機特征提取方法得到廣泛研究,但由于柴油機振動信號非常復(fù)雜,具有非平穩(wěn)、非線性等特點,使其特征提取十分困難.因此作者首先

2、對振動信號的特征提取方法進(jìn)行了深入研究.柴油機振動信號產(chǎn)生的機理是進(jìn)行振動信號的特征提取前提和基礎(chǔ),對于故障診斷非常重要.為此,研究了柴油機表面振動信號的產(chǎn)生機理,指導(dǎo)柴油機的特征提取.分析了柴油機振動信號的循環(huán)波動性,并研究了解決循環(huán)波動性造成影響的方法.在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行了柴油機振動信號特征提取方法的研究.主要研究了基于局域波法和小波K-L信息量柴油機振動信號特征提取方法.主要目的是對柴油機的特征信息進(jìn)行量化,為基于信息融合理論的柴油

3、機故障診斷打下基礎(chǔ).單缸四沖程柴油機用來進(jìn)行柴油機的故障模擬試驗研究,監(jiān)測柴油機在8種不同狀態(tài)下的實驗數(shù)據(jù),為基于信息融合理論故障診斷技術(shù)研究提供了樣本.根據(jù)試驗樣本,研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機融合診斷技術(shù),并對基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機融合診斷技術(shù)進(jìn)行深入的探討.同時研究了基于D-S證據(jù)理論的決策層信息融合的柴油機故障診斷技術(shù).基本融合方法的研究為進(jìn)行更深入融合理論研究和框架結(jié)構(gòu)設(shè)計打下了基礎(chǔ).在此基礎(chǔ)上,根據(jù)柴油機結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、信號的