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基于VMD-RCMFE的船用柴油机故障特征提取方法
王家兴, 向阳, 陈天佑
噪声与振动控制
2024, 44 (6):
172-178.
柴油机作为船舶的核心动力来源，一旦发生故障将严重影响船舶安全，为保证船舶及船员安全，需要对船舶柴油机进行故障诊断研究。本文以WP6 型船用6 缸柴油机为研究对象，对失火、进气滤器堵塞、进气门间隙过大及排气门间隙过大多种故障进行研究。针对船舶柴油机缸盖振动信号的非线性和非平稳特性，提出一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）、精细化复合多尺度模糊熵（Refined Composite Multiscale Fuzzy Entropy，RCMFE）、支持向量机（Support Vector Machines，SVM）的柴油机故障诊断方法。该方法首先利用VMD方法对缸盖振动信号进行降噪处理，然后利用RCMFE方法提取柴油机缸盖振动信号中隐含的故障特征，最后采用SVM模型进行诊断，诊断精度高达99.2 %。
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