【摘 要】
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针对柴油发动机气门间隙故障诊断中故障特征提取难、易受噪声影响、诊断准确率低的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)算法和排列熵相结合的柴油机故障特征提取方法。首先,
【机 构】
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陆军军事交通学院学员五大队,陆军军事交通学院军用车辆工程系,65370部队
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针对柴油发动机气门间隙故障诊断中故障特征提取难、易受噪声影响、诊断准确率低的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)算法和排列熵相结合的柴油机故障特征提取方法。首先,采用不同算法对仿真信号进行分解和比较分析,证明VMD方法在分解非平稳信号方面的优越性;然后,利用VMD对气门故障实测信号进行分解,并用排列熵值作为依据优化选择故障分量;最后,通过时频分析和能量分析验证所选择信号的准确性。实验结果表明,提出的方法能有效提取柴油机气门故障特征。
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