【摘 要】
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利用声信号诊断发动机故障时,为解决信噪比较低、故障特征提取困难等问题,提出基于EMD-SVD提取特征和支持向量机(SVM)进行模式识别的诊断方法。首先,双麦克风同步采集柴油机
【机 构】
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陆军军事交通学院学员五大队,陆军军事交通学院投送装备保障系
【基金项目】
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天津市自然科学基金项目(15JCTPJC64200)
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利用声信号诊断发动机故障时,为解决信噪比较低、故障特征提取困难等问题,提出基于EMD-SVD提取特征和支持向量机(SVM)进行模式识别的诊断方法。首先,双麦克风同步采集柴油机气门故障噪声信号,通过经验模态分解(EMD)得到若干固有模态函数(IMF)。通过相关分析和能量占比选择IMF,用奇异值分解(SVD)提取IMF代数特征,同时提取IMF的Hilbert边际谱最大值以及原始噪声信号的平均绝对偏差建立故障特征向量。采用粒子群算法(PSO)优化选择SVM惩罚系数c和高斯核参数g,对建立的特征向量进行模式识别。
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