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王醇涛

作品数:7 被引量:41H指数:3
供职机构:江苏科技大学船舶与海洋工程学院更多>>
相关领域:机械工程动力工程及工程热物理交通运输工程更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 5篇机械工程
  • 5篇动力工程及工...
  • 2篇交通运输工程

主题

  • 7篇故障诊断
  • 7篇柴油机
  • 6篇柴油
  • 6篇柴油机故障
  • 6篇柴油机故障诊...
  • 4篇EMD
  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇向量
  • 3篇向量机
  • 3篇SVM
  • 3篇AR模型
  • 2篇经验模式分解
  • 2篇关联维数
  • 1篇振动与波
  • 1篇支持向量机S...
  • 1篇失火
  • 1篇希尔伯特-黄...
  • 1篇HHT

机构

  • 7篇江苏科技大学
  • 3篇上海交通大学

作者

  • 7篇王醇涛
  • 6篇陆金铭
  • 3篇马捷
  • 2篇周海港
  • 1篇陈永杰

传媒

  • 2篇船海工程
  • 1篇振动.测试与...
  • 1篇内燃机
  • 1篇噪声与振动控...
  • 1篇江苏科技大学...

年份

  • 3篇2010
  • 4篇2009
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于EMD与SVM的柴油机故障诊断
2009年
对柴油机气阀间隙变化、断油等故障情况下的缸盖振动信号进行了测试分析。采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数IMF,对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机SVM进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型。实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机故障,能实现故障的实时自动化诊断。
陆金铭王醇涛马捷
关键词:柴油机故障诊断AR模型支持向量机SVM
基于EMD分解的柴油机故障诊断技术研究
柴油机作为一种复杂的动力机械,广泛应用于舰船、机车、汽车和发电机组之中,其运行状态直接影响整个动力系统的安全性和可靠性。柴油机工作时必然会产生振动,其内部零部件的工作性能状态信息通过一定的传递途径反映到表面振动信号中,故...
王醇涛
关键词:柴油机故障诊断EMD关联维数AR模型支持向量机
文献传递
基于EMD的柴油机失火故障诊断被引量:14
2009年
提出了一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和自回归(Auto Regression,AR)模型的柴油机失火故障诊断方法.对3110型柴油机断油故障及正常情况下的缸盖振动信号进行了测试分析,采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型.实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机失火故障,能实现故障的实时自动化诊断.
陆金铭王醇涛周海港
关键词:柴油机失火故障诊断经验模式分解支持向量机
基于HHT边际谱与SVM的柴油机故障诊断方法研究被引量:5
2010年
提出基于希尔伯特黄变换边际谱的柴油机故障诊断方法,对3110型柴油机几种故障工况及正常情况下的缸盖振动信号进行测试,采用抽区间采样分析法对缸盖振动信号进行时域特性分析,得出信号随时间和频率变化的精确表达。尝试以边际谱的最大峰值和最大峰值频率作为特征向量,用SVM分类器对柴油机的工作状态和故障类型识别。实验分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地识别柴油机气门间隙变化和断油故障。
王醇涛陆金铭周海港
关键词:柴油机故障诊断HHTSVM
运用HHT边际谱的柴油机故障诊断被引量:19
2010年
提出了一种基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transformation,简称HHT)边际谱的柴油机故障诊断方法。在3110柴油机上进行了气门间隙变化和断油等故障的模拟试验,测取了柴油机在断油工况和气门间隙异常工况下的气缸盖振动信号,并采用抽区间采样分析法对缸盖振动信号进行了时域特性分析。通过对故障敏感段信号的HHT边际谱分析,得出了在各工况下信号随时间和频率变化的精确表达,并以边际谱的最大峰值作为特征向量,采用马氏距离(Mahalanobis距离)进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型。试验分析表明,该方法即使在小样本的情况下也能有效地识别柴油机气门间隙变化和断油故障。
王醇涛陆金铭
关键词:柴油机故障诊断希尔伯特-黄变换
基于EMD与AR模型的柴油机故障诊断被引量:1
2009年
采用经验模式分解(EMD)方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数(IMF),对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机(SVM)进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型。实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机故障,能实现故障的实时自动化诊断。在不同转速时,需选用新转速工况下的数据作为训练样本,以保证分类准确率。
陆金铭王醇涛马捷
关键词:振动与波柴油机故障诊断AR模型
基于经验模式分解与关联维数的柴油机故障诊断被引量:1
2009年
提出一种基于经验模式分解与关联维数的柴油机故障诊断方法。对3110型柴油机几种故障工况及正常情况下的缸盖振动信号进行了测试分析,采用经验模式分解经验模式分解方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数IMF,结合G-P算法对主IMF分量分别求其关联维数。该算法用关联积分法(C-C方法)和收敛试算方法确定重构相空间的两个重要参数:时间延迟τ和嵌入维数m。通过对缸盖振动信号的关联维数分析,柴油机在不同工况状态下具有不同的关联维数特征。
陆金铭王醇涛陈永杰马捷
关键词:柴油机故障诊断关联维数
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