基于階比跟蹤和數(shù)據融合的柴油機故障診斷方法

　　本書針對車輛柴油機在線故障診斷問題，在深入分析柴油機瞬時轉速、振動、噪聲信號的產生機理和變化規(guī)律的基礎上，研究了瞬時轉速的準確計算方法、變速工況的階比跟蹤濾波、變采樣率變采樣階比的階比跟蹤、無轉速計階比跟蹤及階比提取等信號處理算法，利用階比跟蹤、時頻分析、共振解調及改進的極限學習機等算法，實現(xiàn)了柴油機單一和復合故障的在線診斷。針對單一技術手段診斷精度受限的問題，以數(shù)據融合理論為基礎，以瞬時轉速和缸蓋振動信號為數(shù)據支撐，以獨立變分模態(tài)分解、同步提取廣義S變換、特征挖掘、機器學習、集成學習等方法為手段，深入研究了缸蓋振動信號多域多類型特征提取及降維方法、故障分類模型、多分類模型決策層融合診斷算法，建立了多層融合分析的故障診斷模型，為提升柴油機故障診斷精度提供了新的理論方法和技術途徑。本書不僅可為從事柴油發(fā)動機使用、維修、研制的人員提供借鑒和幫助，也可作為高等院校車輛工程、載運工具運用工程等學科等。

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