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基于静动信息融合的柴油机关键部件故障识别
文献摘要：
针对柴油机系统早期故障难以识别的问题,提出一种基于跨点频响与静动信息融合相结合的柴油机系统装配质量早期故障识别方法.通过对采集的动态信号经CEEMD重构降噪后提取样本熵和近似熵、静态信号提取频响特征作为特征参量,由PCA将两种信息进行静动信息融合,运用优化后的支持向量机分别对其进行故障识别.结果显示:诊断正确率高达95.0％,具有良好的应用前景.
文献关键词：
跨点频响;静动信息融合;柴油机;装配质量
中图分类号：
作者姓名：
宋业栋;潘宏侠;严孝强;安学慧
作者机构：
潍柴动力股份有限公司 国家内燃机可靠性实验室,山东 潍坊261000;中北大学 机械工程学院,山西 太原030051
文献出处：
引用格式：
[1]宋业栋;潘宏侠;严孝强;安学慧-.基于静动信息融合的柴油机关键部件故障识别)[J].机械制造与自动化,2022(06):32-35
A类：
静动信息融合,跨点频响
B类：
于静,柴油机,关键部件,机系统,早期故障,装配质量,故障识别方法,动态信号,CEEMD,降噪,样本熵,近似熵,信号提取,特征参量,诊断正确率
AB值：
0.263313
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