【摘 要】
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为实现利用单一通道信号通过同一方法区分多种发动机故障的目的,笔者对现有算法进行了优化以提取振动信号中的故障特征。首先,针对变分模式分解(variational mode decomposit
【机 构】
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潍柴内燃机可靠性国家重点实验室,潍柴动力股份有限公司发动机研究院,天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室
【基金项目】
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内燃机可靠性国家重点实验室开放基金资助项目(skler-201709)
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为实现利用单一通道信号通过同一方法区分多种发动机故障的目的,笔者对现有算法进行了优化以提取振动信号中的故障特征。首先,针对变分模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)的分解层数选择困难问题,文中以几种不同类型故障的频率特征为基础,优化了其中心频率迭代初始值,在保证准确性的前提下提高了算法的计算效率与简便性;然后,利用鲁棒性独立分量分析(Robust independent component analysis,简称Robust ICA)对VMD处理结果再次分解,
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