基于小波包变换和奇异值分解的柴油机振动信号特征提取研究

被引：48

作者：

李国宾 ^{[1
,2
]}

关德林 ^{[2
]}

李廷举 ^{[1
]}

机构：

[1] 大连理工大学材料科学与工程博士后流动站

[2] 大连海事大学轮机工程学院

来源：

振动与冲击 | 2011年 / 30卷 / 08期

关键词：

振动信号; 柴油机; 小波包变换; 奇异值分解; 特征参数;

D O I：

10.13465/j.cnki.jvs.2011.08.012

中图分类号：

TK428 [检修与维护]; TN911.7 [信号处理];

学科分类号：

080703 ; 0711 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

为通过振动信号识别柴油机的工作状态,提出利用小波包变换和奇异值分解提取振动信号特征的新方法。给出了小波包变换算法及奇异值分解算法,依据矩阵奇异值特征向量,定义了振动信号特征参数,并探讨了特征参数与柴油机运行状态之间的内在联系。结果表明:特征参数能够敏感地反映柴油机工作性能的变化。随着柴油机工作性能的恶化,振动强度的增加,特征参数变大。特征参数可作为柴油机状态监测和故障诊断的特征量。

引用

页码：149 / 152

页数：4

共 15 条

[1] 基于重分配配算法和奇异值分解的多小波脊线提取 [J].