基于EEMD和形态学分形维数的柴油机故障诊断

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针对柴油机实测振动信号的非线性以及信噪比低的特点,提出了基于总体经验模态分解(EEMD)与形态学分形维数的柴油机故障诊断方法.该方法首先采用EEMD将柴油机振动信号进行自适应分解,将包含有柴油机故障特征信息的基本模式分量(IMF)和其它噪声干扰进行分离,然后计算特征IMF的形态学分形维数,并将其作为特征量来识别柴油机的工作状态和故障类型.柴油机在正常和不同程度的活塞.缸套磨损、排气门漏气状态下振动信号的分析结果表明,利用含噪振动信号的分形维数来描述柴油机的运行状态是不可靠的,降噪后信号的形态学分形维数能够
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