基于HHT和SVM的柴油机配气机构故障诊断技术研究



基于HHT和SVM的柴油机配气机构故障诊断技术研究

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基于HHT和SVM的柴油机配气机构故障诊断技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-22页
1.1 课题研究的目的与意义	第11-12页
1.2 柴油机故障诊断技术研究现状	第12-17页
1.2.1 故障特征提取	第13-16页
1.2.2 故障状态的识别与诊断	第16-17页
1.3 柴油机配气机构故障	第17-18页
1.3.1 气门间隙异常故障	第17-18页
1.3.2 气阀漏气故障	第18页
1.4 基于缸盖振动信号的柴油机配气机构故障诊断方案设计	第18-20页
1.4.1 振动信号的特性	第18-19页
1.4.2 方案设计	第19-20页
1.5 本文的研究内容	第20-22页
第2章信号的预处理	第22-30页
2.1 去除趋势项	第22-23页
2.2 异常值剔除	第23-25页
2.3 计算阶比跟踪分析	第25-29页
2.3.1 等角度重采样	第25-26页
2.3.2 重采样过程	第26-29页
2.4 本章小结	第29-30页
第3章基于Hilbert-Huang变换的缸盖振动信号特征提取	第30-57页
3.1 引言	第30页
3.2 Hilbert-Huang变换的基本原理	第30-37页
3.2.1 EMD分解思想	第30-31页
3.2.2 EMD分解过程	第31-34页
3.2.3 Hilbert谱及Hilbert边际谱	第34-36页
3.2.4 EMD分解的特性	第36-37页
3.3 Hilbert-Huang变换算法的优化	第37-45页
3.3.1 端点效应	第37-43页
3.3.2 虚假模式	第43-45页
3.4 柴油机缸盖振动信号特征提取的实例分析	第45-56页
3.4.1 柴油机正常工作	第45-50页
3.4.2 柴油机气门间隙故障	第50-53页
3.4.3 柴油机气阀漏气故障	第53-56页
3.5 本章小结	第56-57页
第4章基于支持向量机的柴油机故障诊断方法	第57-68页
4.1 引言	第57页
4.2 支持向量机分类器	第57-62页
4.2.1 支持向量机的分类原理	第57-60页
4.2.2 分类算法	第60-61页
4.2.3 分类器设计	第61-62页
4.3 基于IMF能量和SVM的柴油机故障诊断	第62-67页
4.3.1 内禀模态能量熵	第62-63页
4.3.2 特征向量的构建	第63-64页
4.3.3 训练结果分析	第64-67页
4.4 本章小结	第67-68页
第5章柴油机配气机构故障诊断监测系统实验研究	第68-85页
5.1 引言	第68页
5.2 系统的硬件组成	第68-74页
5.2.1 实验对象	第68-69页
5.2.2 实验硬件设备	第69-74页
5.3 实验平台的软件系统	第74-79页
5.3.1 故障监测系统	第74-78页
5.3.2 数据采集过程	第78-79页
5.4 故障诊断实验方案设计	第79-81页
5.4.1 振动测点的选择	第79-80页
5.4.2 故障模拟	第80-81页
5.4.3 实验方案	第81页
5.5 诊断实例	第81-84页
5.6 本章小结	第84-85页
结论	第85-86页
1.结论	第85页
2.工作展望	第85-86页
参考文献	第86-91页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第91-92页
致谢	第92页

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