【摘 要】
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针对柴油机多发故障,提出了自适应奇异值标准谱和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）相结合的故障诊断模型。通过计算平均最近邻域发散度和奇异值标准谱的方法自
【基金项目】
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国家自然科学基金（50175109,50475053）资助, 军内科研项目
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针对柴油机多发故障,提出了自适应奇异值标准谱和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）相结合的故障诊断模型。通过计算平均最近邻域发散度和奇异值标准谱的方法自适应地选择奇异值分解的嵌入维数和重构阶数,提高了奇异值分解降噪的精度。对降噪后的信号进行EMD分解,并利用调整余弦相似度标准提取反映信号真实特征的主固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,进而提取故障特征参数。将此模型应用于F3L912柴油机进气门漏气、单缸失火和多缸失火等故障的诊
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