车用发动机
車用髮動機
차용발동궤
2008年
5期
71-74
,共4页
齐子元%张英堂%徐章遂%程利军
齊子元%張英堂%徐章遂%程利軍
제자원%장영당%서장수%정리군
发动机%声信号%小波包%近似熵%特征提取
髮動機%聲信號%小波包%近似熵%特徵提取
발동궤%성신호%소파포%근사적%특정제취
介绍了近似熵的概念、主要特点及其快速算法,在分析了小渡包与近似熵原理的基础上,提出了一种多分辨率近似熵的特征提取方法,并且讨论了近似熵值计算中3个参数的选择原则,其后对发动机声信号进行了分析处理,通过对比正常状态与故障状态共8种工况下的小波包3层分解后各节点的近似熵值,确定出了故障的特征频带,根据近似熵在敏感频带内的变化有效提取出发动机故障特征,从而实现了对发动机状态的监测与诊断.试验结果也证明了近似熵在分析复杂信号特征方面具有很强的能力,在判别机械设备运行状况方面具有很好的效果.
介紹瞭近似熵的概唸、主要特點及其快速算法,在分析瞭小渡包與近似熵原理的基礎上,提齣瞭一種多分辨率近似熵的特徵提取方法,併且討論瞭近似熵值計算中3箇參數的選擇原則,其後對髮動機聲信號進行瞭分析處理,通過對比正常狀態與故障狀態共8種工況下的小波包3層分解後各節點的近似熵值,確定齣瞭故障的特徵頻帶,根據近似熵在敏感頻帶內的變化有效提取齣髮動機故障特徵,從而實現瞭對髮動機狀態的鑑測與診斷.試驗結果也證明瞭近似熵在分析複雜信號特徵方麵具有很彊的能力,在判彆機械設備運行狀況方麵具有很好的效果.
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