基于粒子滤波与支持向量机的柴油机故障诊断

【摘要】目前机械设备已经向着性能高、效率高、可靠性好的方向发展，而柴油机作为机械设备的重要组成部分，它的工作状态正常与否和整个系统的运行密切相关，因此对其进行状态监测、故障诊断至关重要。但是在柴油机故障诊断信号处理初期也会存在问题，采集到的振动信号里夹杂着大量的噪声，覆盖了一部分有用信号，不能准确的识别故障，因此需要对采集到的信号进行降噪处理。本文研究的内容主要包括：首先对柴油机的结构、故障产生的原因、故障机理进行研究分析。然后介绍粒子滤波的算法并将其应用于柴油机振动信号的降噪处理，采用局域均值分解（LMD）方法对柴油机原始的振动信号进行分解；将分解得到的每个PF分量与原始的振动信号进行相关性分析，提取出较小相关系数对应的“虚假分量”，进而剔除“虚假分量”并对原始信号进行重构；利用重构后的信号建立AR模型，AR模型的系数作为粒子滤波状态方程的系数，小波变换阈值提取的噪声信号用在粒子滤波的观测方程中，利用观测方程和状态方程对原始信号进行估计得到降噪后信号；提取小波包能量谱的相对能量作为故障诊断的特征量。由于支持向量机在解决小样本、非线性、高维数的模式识别过程中具有独特的优势，因此本文用支持向量机对提取出的特征量进行故障识别。结果表明，该方法能够有效的识别故障，可以解决柴油机的故障诊断问题。
【作者】杨月；
【导师】姚竹亭；刘燕军；
【作者基本信息】中北大学，控制工程（专业学位），2014，硕士
【关键词】柴油机；粒子滤波；局域均值分解；支持向量机；

【参考文献】
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