Noise and Vibration Control ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (6): 172-178.
Previous Articles Next Articles
Received:
Revised:
Online:
Published:
王家兴1, 2,向阳1, 2,陈天佑1, 2
摘要: 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 %。
关键词: 故障诊断, 船舶柴油机, 缸盖振动, 变分模态分解, 精细化复合多尺度模糊熵
王家兴, 向阳, 陈天佑. 基于VMD-RCMFE的船用柴油机故障特征提取方法[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(6): 172-178.
0 / Recommend
Add to citation manager EndNote|Ris|BibTeX
URL: https://nvc.sjtu.edu.cn/EN/
https://nvc.sjtu.edu.cn/EN/Y2024/V44/I6/172