【摘 要】
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为直接对内燃机振动时频图像进行诊断识别,引入图像纹理特征提取技术,提出一种基于振动信号匹配追踪时频局部二值模式谱图的内燃机气门故障诊断新方法。首先,为清晰刻画内燃
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51405498）,陕西省自然科学基金资助项目（2013JQ8023）,中国博士后科学基金资助项目（2015M582642）.
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为直接对内燃机振动时频图像进行诊断识别,引入图像纹理特征提取技术,提出一种基于振动信号匹配追踪时频局部二值模式谱图的内燃机气门故障诊断新方法。首先,为清晰刻画内燃机时频图像中的各分量信息,利用匹配追踪算法（MP）获取无交叉项干扰项且时频聚集性良好的信号时频表示；然后引入局部二值模式（LBP）生成MP时频表示的LBP谱图,并将LBP谱图的灰度直方序列作为特征参数,利用支持向量机（SVM）对故障状态进行模式识别。在内燃机4种不同气门状态的诊断识别实验中,该方法最高识别率可达99.17%,表明基于MP时频LBP
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