基于多源信息融合柴油机故障诊断地研究

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1、图书分类号___________TK42___________________密级______非密________注1UDC_______________________________________________________________硕士学位论文基于多源信息融合的柴油机故障诊断系统研究韩慧勇（作者姓名）指导教师（姓名、职称）_____________潘宏侠教授______________________申请学位级别_________________________工学硕士____

2、____________________专业名称__________________________机械设计及理论_____________________论文提交日期__2012__年___4__月__26_日论文答辩日期__2012_年___5__月__30__日学位授予日期________年______月______日论文评阅人___________________________________________________________答辩委员会主席________________

3、_______郑海起教授____________________2012年5月29日PDFcreatedwithpdfFactoryProtrialversionwww.pdffactory.com原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使

4、用权的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。签名：日期：导师签名：日期：PDFcreatedwithpdfFactoryProtrialversionwww.pdffactory.com基于多源信息融合

5、的柴油机故障诊断研究摘要柴油机作为工农业生产中的最重要的动力机械，维护其良好的工作性能具有深远意义。但由于柴油机结构本身的复杂性，故障的多样性，其所在工作环境的恶劣性等多方面原因，导致柴油机故障诊断的漏报率、误报率偏高，诊断结果不精确等诸多现实问题。本文首先介绍了柴油机故障诊断的国内外研究现状及典型方法，以及将多源信息融合技术应用到柴油机故障诊断中的必要性。同时对柴油机结构及故障机理进行深入分析，并详细介绍了信息融合的几种方法，得出信息融合应用于故障诊断的可行性，最终利用振动信号和瞬时转速信号的

6、柴油机故障诊断，使得故障诊断效率和结果更接近实际应用水平。在理论分析的基础上，设置了漏油、断油、供油角变化、滤清器堵塞等常见故障，采集并提取了振动信号和瞬时转速信号的特征值。通过多种特征值比较，最后使用了振动信号的小波包能量谱以及转速信号时域曲线的峰谷值差值作为故障诊断的特征值。通过对多个测点的结果进行融合，能明显提高故障诊断的准确度；利用瞬时转速信号在对单缸故障的准确定位的优势，将单缸故障的结果二维化，减小了系统输出信息的同时精确了诊断结果。该诊断系统结构简单，计算量小，易于实现在线诊断。同时

7、提出复杂系统故障诊断先定性再定位的诊断思想。关键词：柴油机，故障诊断，信息融合，瞬时转速，小波包能量谱PDFcreatedwithpdfFactoryProtrialversionwww.pdffactory.comDieselEngineFaultDiagnosisBasedonMulti-InformationFusionAbstractAstheindustrialandagriculturalproduction，Thedieselengineisthemostimportantpowe

8、rmachinery,maintainingisofprofoundsignificancetoitsgoodworkingperformance.However,asthestructurecomplexity,diversityoffault,andpoorworkenvironmentofthedieselengineandotherreasons,ledtothefaultdiagnosisofdieselengine,therateoferrormissingreportedandmi