【摘 要】
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提出了基于异响信号的故障成分提取方法,以实现对发动机异响故障的在线诊断。该方法分别利用错位叠加法、互相关函数、叠加段起始位置搜寻方法来提取异响信号成份。首先,根据
【机 构】
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大连海事大学交通运输装备与海洋工程学院;
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金资助项目(No.2014025007);中央高校青年骨干教师基金资助项目(No.3132015091;No.3132014303);国家自然科学基金资助项目(No.51275063);大连市科研基金资助项目(No.2014A11GX023)
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提出了基于异响信号的故障成分提取方法,以实现对发动机异响故障的在线诊断。该方法分别利用错位叠加法、互相关函数、叠加段起始位置搜寻方法来提取异响信号成份。首先,根据异响信号局部极值出现的位置确定异响信号产生的起始位置,并确定各截取信号段的长度;将各截取的信号段进行线性相加,实现故障成分的提取。然后,对信号的误差进行分析,提出误差的影响因素。最后,利用互相关性分析判断截取信号的准确性。实验结果表明:通过错位叠加算法提取的多段异响信号故障成分相关性达到75%以上,可以用于故障诊断。根据错位叠加算法提取异响信号故障成分无需进行时频转换,方法简单易行,提取的故障成分的波形准确性高。
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