宋蒙
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：西北农林科技大学机械与电子工程学院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理机械工程更多>>
- 多特性参数相结合的柴油机故障振动信号特征提取与诊断被引量：2
- 2014年
- 本文基于缸盖振动信号的非平稳的特点,将经验模式分解和AR模型参数相结合,并兼顾了信号频谱的特点,提出了综合选取AR模型参数、信号频带能量和信号的质心频率与质心幅值等作为柴油机故障振动信号特征参量的方法;采用该方法对实测的S195柴油机的5种工况下缸盖振动信号样本提取了故障特征向量,基于支持向量机对柴油机故障进行诊断,故障诊断的正确率达到83%以上,验证了该方法的可行性。
- 李敏通杨青宋蒙杨福增
- 关键词：柴油机特征提取经验模式分解支持向量机
- 综合模式分量能量及时频域特征的柴油机故障诊断被引量：3
- 2012年
- 柴油机缸盖振动信号中包含着丰富的柴油机工作状态信息,利用缸盖振动信号诊断柴油机工作状态是一种有效方法。鉴于缸盖振动信号非平稳性的特点,该文提出用经验模式分解方法对获取的信号进行分解,选取前三阶的模式分量近似代替原信号,用模式分量的能量百分比、重心频率和重心幅值、偏度、峭度、方差等构成柴油机工作状态特征向量,基于支持向量机对实测的柴油机故障进行诊断分类,诊断的正确率达到92%以上,验证了方法的可行性。该研究也可为其他机械设备的故障诊断提供参考。
- 李敏通杨青宋蒙杨福增
- 关键词：柴油机故障诊断特征提取支持向量机EMD
- 基于边际谱和神经网络的柴油机故障诊断被引量：1
- 2013年
- 柴油机缸盖振动信号中包含着丰富的柴油机工作状态信息,利用缸盖振动信号诊断柴油机工作状态是一种有效方法。针对缸盖振动信号的特点,提出用经验模式分解方法对获取的缸盖振动信号进行分解,选取前3阶模式分量的边际谱、重心频率、重心幅值、偏度以及峭度等构成柴油机工作状态特征向量,基于BP网络对柴油机故障进行分类诊断。经对实测柴油机故障进行诊断表明,正确率达到85%以上,验证了诊断方法的可行性。
- 李敏通宋蒙朱兆龙赵继政周福阳
- 关键词：柴油机故障诊断BP网络
