根据柴油机表面振动信号非平稳时变的特性 ,采用小波对柴油机缸体表面的振动信号进行分解得到特征信息量 ,并以此建立 AR模型 ,计算得到 K L信息量。提出了基于小波 K L信息量的模式识别方法 ,实现故障诊断技术的量化。对柴油机活塞和...根据柴油机表面振动信号非平稳时变的特性 ,采用小波对柴油机缸体表面的振动信号进行分解得到特征信息量 ,并以此建立 AR模型 ,计算得到 K L信息量。提出了基于小波 K L信息量的模式识别方法 ,实现故障诊断技术的量化。对柴油机活塞和缸套间的磨损状态进行了故障诊断实例分析 ,诊断结果说明基于小波 K L信息量的模式识别方法对柴油机的故障诊断具有很好的实用性。展开更多
文摘根据柴油机表面振动信号非平稳时变的特性 ,采用小波对柴油机缸体表面的振动信号进行分解得到特征信息量 ,并以此建立 AR模型 ,计算得到 K L信息量。提出了基于小波 K L信息量的模式识别方法 ,实现故障诊断技术的量化。对柴油机活塞和缸套间的磨损状态进行了故障诊断实例分析 ,诊断结果说明基于小波 K L信息量的模式识别方法对柴油机的故障诊断具有很好的实用性。
