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基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究 总被引:7,自引:0,他引:7
运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。 相似文献
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研究了柴油机振动信号的时域同步平均方法,针对柴油机振动信号的循环波动性特点,提出了按曲轴转角进行角域同步平均的方法,减小循环波动性对信号分析的影响。利用多抽样率分析方法消除了同步平均时柴油机转速波动的影响。通过对坦克柴油机汽缸盖振动信号的处理结果表明,该方法可有效提高信噪比。 相似文献
638.
采用小波包去噪方法解决漏磁信号的噪声抑制问题。针对软、硬阈值处理中存在的缺陷,提出了模糊阈值处理方法,应用该方法对采集的漏磁信号进行消噪处理。实验结果表明,与传统小波包的去噪效果相比较,模糊小波包降噪方法不仅较好地剔除信号中的噪声,而且保留了原始信号中的有效成分,是一种可行的方法。 相似文献
639.
基于TEAMS的惯性测量组合故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
装备的故障诊断能力是装备保障能力的重要方面.针对惯性测量组合故障诊断所面临的问题,深入研究了多信号建模方法,建立了基于TEAMS平台的惯性测量组合多信号模型,分析并对比了不同测试点设置方案的故障源隔离最优测试次序,实现了基于TEAMS的惯性测量组合交互式故障诊断.研究结果表明,基于TEAMS的惯性测量组合故障诊断方法可行且有效,大大提高了装备的保障能力. 相似文献
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