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振动与冲击 2020年第16期39卷 23-30页

作者：江志农魏东海张进杰茆志伟北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室北京100029 北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室北京100029

为有效地从柴油机缸盖表面振动信号中提取气门间隙故障特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)的特征提取新方法。采用VMD算法对缸盖振动信号进行分解,利用所得的模态分量构建特征矩阵;接着应用SVD理论将特征矩阵转变为... 详细信息

为有效地从柴油机缸盖表面振动信号中提取气门间隙故障特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)的特征提取新方法。采用VMD算法对缸盖振动信号进行分解,利用所得的模态分量构建特征矩阵;接着应用SVD理论将特征矩阵转变为表征频率特性的奇异值序列,探讨了稳定工况下的奇异值序列与不同气门间隙状态之间的关系;由于转速、负荷等工况的改变对信号特征层的影响与故障所引起的信号特征的改变可能非常相似,因此将奇异值序列作为特征参数,输入到随机森林分类器中,构建分类模型,对柴油机变工况下的气门间隙故障进行诊断。实验结果表明:该方法能有效识别气门间隙故障,突出故障敏感特征;与传统基于Hankel矩阵和小波包系数矩阵的SVD特征提取方法相比,该方法所提特征参数在柴油机变工况条件下具有更高的识别率。

关键词：特征提取变分模态分解(VMD) 奇异值分解(SVD) 气门间隙故障

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基于能量算子梯度邻域特征提取的核电应急柴油发电机组故障诊断方法

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中国机械工程 2021年第5期32卷 617-623页

作者：江志农王子嘉张进杰黄翼飞茆志伟北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室北京100029 北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室北京100029 北京博华安创科技有限公司北京101399

气门间隙故障作为应急柴油发电机组(EDG)的典型故障,容易导致性能下降、机械故障等,传统人工拆盖检查气门间隙的方式费时费力。利用Teager能量算子的瞬态振动识别能力,结合振动冲击能量变化规律,提出了一种基于能量算子梯度邻域的振动... 详细信息

气门间隙故障作为应急柴油发电机组(EDG)的典型故障,容易导致性能下降、机械故障等,传统人工拆盖检查气门间隙的方式费时费力。利用Teager能量算子的瞬态振动识别能力,结合振动冲击能量变化规律,提出了一种基于能量算子梯度邻域的振动冲击始点自适应精确提取的EDG气门间隙故障在线诊断方法,该方法的故障识别参考阈值为EDG设计参数。在一台12缸V型柴油机上进行实验验证,结果表明该方法能够有效诊断气门故障,同时具备追踪气门间隙的能力。研究成果为EDG在线监测诊断提供了新途径。

关键词：应急柴油发电机组气门间隙故障冲击识别振动特征提取

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