【摘 要】
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不同负荷状态下的柴油机振动、温度、转速等信号显著不同,而机组故障信号特征往往被淹没在随负荷变化而剧烈变化的信号中,因此变负荷状态下的柴油机故障监测诊断难度较大,一
【机 构】
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北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室,中石化重庆天然气管道有限责任公司,北京化工大学压缩机技术国家重点实验室压缩机健康智能监控中心
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目(2014AA041806);国家重点研发计划资助项目(2016YFF0203305);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JD1815);双一流建设专项经费资助项目(ZD1601)
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不同负荷状态下的柴油机振动、温度、转速等信号显著不同,而机组故障信号特征往往被淹没在随负荷变化而剧烈变化的信号中,因此变负荷状态下的柴油机故障监测诊断难度较大,一直困扰着柴油机的实际故障诊断工作。提出一种基于流形学习和KNN算法的柴油机工况识别方法,为柴油机变负荷工况下故障监测预警打下基础。方法融合机组的多源信号特征构建特征向量,通过流形学习t-分布邻域嵌入算法(t-SNE)实现特征向量的维数约简和敏感特征提取,采用K最近邻分类算法(KNN)完成柴油机运行负荷状态的自动分类。正常及故障状态下多组柴油机监测
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