【摘 要】
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通过模拟气阀机构的两种常见故障:气阀漏气和气阀间隙异常,采集柴油机缸盖表面的振动信号。提出了柴油机气阀机构的状态监测及故障诊断策略,采用FPE准则和Burg算法建立不同状
【机 构】
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第二炮兵工程学院研究生一队,第二炮兵96630部队
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通过模拟气阀机构的两种常见故障:气阀漏气和气阀间隙异常,采集柴油机缸盖表面的振动信号。提出了柴油机气阀机构的状态监测及故障诊断策略,采用FPE准则和Burg算法建立不同状态时振动信号的AR模型,利用K-L信息量对不同工作状态进行了有效识别。诊断结果表明该方法是可行的,便于实现柴油机气阀机构故障的在线实时监测与诊断。
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