基于LabVIEW和支持向量机的柴油机故障诊断研究

【摘要】随着科学技术的发展，柴油机作为一种常用的机械设备，被广泛应用在工程机械、矿场、船舶等领域。柴油机结构复杂化，导致其在运行过程中极易发生各种故障，不仅影响柴油机的正常运转及工作流程，而且还可能引起严重的人员伤亡。因此，进行柴油机故障诊断具有十分重要的实际意义。首先，通过阅读大量的国内外参考文献，对常用的柴油机故障诊断方法有了深入了解。在此基础上，本文结合蚁群算法与支持向量机方法对柴油机进行了故障诊断研究。并以R6105AZLD柴油机为研究对象，通过对其五大系统和两大结构的深入研究，熟知了柴油机中存在的一些典型故障及其故障来源，并设置了正常、单缸断油、双缸断油、供油提前角增大、供油提前角减小、空气滤清器堵塞六种工况。其次，为了高效地实现数据采集、显示与存储，本文通过采用LabVIEW虚拟仪器及PCI8620数据采集卡开发了一个柴油机动态数据采集系统，主要包括系统采集界面设计、系统硬件部分的选择与调试等。再次，针对柴油机六种工况，选择了相应的振动加速度传感器及电涡流位移传感器，并布置了11个测点。最后，针对柴油机振动信号特性，用小波变换进行信号降噪预处理，进而进行信号时频域分析和小波包能量谱分析，并提取特征参量。针对柴油机故障诊断，采用蚁群算法优化支持向量机参数，并选用K-Ford交叉验证法作为判断蚁群优化参数的标准，进而进行故障分类识别，并与未优化的支持向量机分类识别结果进行对比，结果表明，蚁群优化支持向量机具有很好的分类识别效果。
【作者】任卫红；
【导师】潘宏侠；李宗虎；
【作者基本信息】中北大学，动力工程，2014，硕士
【关键词】柴油机；故障诊断；LabVIEW；蚁群算法；支持向量机；

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