基于小波与深度置信网络的柴油机失火故障诊断

作     者：贾继德 贾翔宇 梅检民 曾锐利 张帅 Jia Jide1, Jia Xiangyu2,3, Mei Jianmin1, Zeng Ruili1 , Zhang Shuai2

作者机构：军事交通学院军用车辆系天津300161 军事交通学院研究生管理大队天津300161 蚌埠汽车士官学校装备技术系蚌埠233011 

出 版 物：《汽车工程》 (Automotive Engineering)

年 卷 期：2018年第40卷第7期

页      面：838-843页

核心收录：

学科分类：082304[工学-载运工具运用工程] 08[工学] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：军委装备发展部重点项目(WG2015JJ010008)资助 

主　　题：柴油机 失火故障诊断 点火频率 连续小波变换 深度置信网络 

摘      要：为更深入地了解柴油机失火故障的机理,提高失火故障诊断准确率,本文中提出了一种基于小波与深度置信网络的柴油机失火故障诊断方法。首先,采用等角度采样法对柴油机缸盖振动信号进行采样,获得平稳的角域信号,消除循环波动干扰;然后,通过连续小波变换对角域信号进行角-频分析,提取点火频率附近频带后利用连续小波逆变换重构信号;接着,按照柴油机工作循环从重构信号中,分段提取方差、峭度和峰值等12种常用特征参数并构造诊断参数矩阵;最后,利用深度置信网络对诊断参数矩阵进行降维和第二次特征提取,并依据二次特征对失火故障进行诊断。将该方法应用到某型柴油机上的结果表明,该方法能准确提取失火故障信息,有效诊断失火故障。