基于边际谱和神经网络的柴油机故障诊断

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柴油机缸盖振动信号中包含着丰富的柴油机工作状态信息,利用缸盖振动信号诊断柴油机工作状态是一种有效方法。针对缸盖振动信号的特点,提出用经验模式分解方法对获取的缸盖振动信号进行分解,选取前3阶模式分量的边际谱、重心频率、重心幅值、偏度以及峭度等构成柴油机工作状态特征向量,基于BP网络对柴油机故障进行分类诊断。经对实测柴油机故障进行诊断表明,正确率达到85%以上,验证了诊断方法的可行性。
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