【摘 要】
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针对单一信号通道反映故障信息不全面、不准确的问题,提出利用多元变分模态分解(MVMD)处理多通道信号提取故障特征,实现故障诊断。首先通过构建多分量调制仿真信号,分析比较M
【机 构】
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陆军装甲兵学院车辆工程系,武警工程大学乌鲁木齐校区
【基金项目】
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国防973项目(6312520302),军内科研计划项目(2018ZB58)
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针对单一信号通道反映故障信息不全面、不准确的问题,提出利用多元变分模态分解(MVMD)处理多通道信号提取故障特征,实现故障诊断。首先通过构建多分量调制仿真信号,分析比较MEMD、NAMEMD和MVMD的分解效果,然后利用MVMD对柴油机4个通道振动信号进行自适应分解,提取每层分量的能量分布作为故障特征,最后利用支持向量机对不同失火故障进行了识别。结果表明,MVMD在抑制模态混叠和分解效率上均优于其他两种算法,且能够有效识别柴油机不同类型失火故障。
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