简介:针对信号经验模态分解(EMD)过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Hilbert二维边际谱熵相结合的方法对齿轮箱故障进行分类故障诊断.首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行预处理;其次对预处理信号进行分解,得到IMF分量,对比正常信号与故障信号的区别;最后对3种工况信号进行Hilbert变换并计算得到边际谱,并且提取二维边际谱熵作为支持向量机(SVM)的输入量,建立故障诊断模型.经测试该方法在齿轮箱故障诊断方面有着较强的分类能力和诊断精度,具有一定的可行性.
简介:柴油机排气氧化催化转化器(DOC)是一种重要的柴油机排气后处理技术,其在线故障诊断是柴油车车载诊断系统(OBD)的重要内容之一.根据DOC在线故障诊断技术研究的需要,采用仿真分析方法对以DOC前后排气温度和排气背压作为DOC催化剂老化、载体堵塞以及破损等失效故障诊断参数的在线诊断方案进行了分析.研究结果表明:在一定柴油机工况下,以DOC前后排气温度和排气背压结合一定的诊断算法对DOC的失效故障进行诊断是可行的.