文献类型：期刊文章

作　　者：冯东华[1,2] 周伟[3]

机构地区：[1]武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430070 [2]南阳理工学院计算机与信息工程学院,河南南阳473004 [3]河南工业职业技术学院汽车工程系,河南南阳473000

出　　处：《科技通报》

基　　金：河南省教育厅自然科学计划研究项目(2010C520007)

年　　份：2014

卷　　号：30

期　　号：10

起止页码：214-216

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：发动机故障特征提取是进行故障诊断的基础,研究舰船发动机故障信号分解下特征参数提取和专家系统故障诊断识别问题,传统方法中通过经验模态分解方法提取故障信号的基频信息,在特征分解过程中需要预先选择基函数,计算复杂,且不能反映信号的幅值在整个频率段上随频率的变化,故障信息表征不全。提出一种基于改进的经验模态分解Hilbert谱提取的发动机故障诊断方法,采用Hil-bert-Huang变换方法的Hilbert谱提取方法,把舰船发动机故障信号这一复杂信号分解成若干个IMF分量之和,利用局部极大值与局部极小值对信号的特征时间尺度进行信号包络分解,在时变ARMA(2p,2q)模型中,分别对每个IMF用Hilbert-Huang变换进行谱分析,提取故障信号的Hilbert谱特征,在Simu-link平台下进行仿真实验,结果表明该故障诊断方法和智能专家系统能准确诊断发动机5类故障,稳定性好。

关 键 词：发动机故障 专家系统 Hilbert谱  经验模态分解

分 类 号：TH17]