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基于小波包频带能量分解和欧氏贴近度的柴油机气阀机构故障诊断 被引量:6

Fault Diagnosis for Diesel Valve Drain Based on Euclidean Closeness Degree and Frequency Band Energy Decomposition Using Wavelet Packets
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摘要 通过调整柴油机气阀机构的不同气门间隙,采集柴油机缸盖表面的振动信号。利用小波包改进算法对所采集的信号进行频带分解,研究了不同气阀间隙情况下的缸盖振动频带能量分布规律。以频带能量为特征向量,以同一工况下多次采样均值作为标准模式,通过计算欧几里得贴近度实现了对柴油机气阀机构间隙异常的故障诊断。 Based on the improved algorithm of wavelet packets,the signals are decomposed into the individual frequency bands and the wavelet packet energy distribution law in the case of different valve clearance is studied in this paper.Taking the frequency band energy as the feature vector and the mean data of enormous samples sampled in the same work condition as the standard mode,the fault diagnosis for the abnormal diesel valve clearance is realized by computing the Euclidean closeness degree between the feature vector and the standard mode.
出处 《机电工程技术》 2006年第1期32-35,共4页 Mechanical & Electrical Engineering Technology
关键词 小波包 欧氏贴近度 气阀机构 故障诊断 柴油机 wavelet packet Euclidean distance valve train fault diagnosis diesel
  • 相关文献

参考文献5

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二级参考文献3

共引文献75

同被引文献49

引证文献6

二级引证文献18

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