一种基于振动分析的柴油机故障诊断方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201510223943.5
IPC分类号：G01M15/12
申请日期：
2015-05-05
申请人：
天津大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于振动分析的柴油机故障诊断方法
申请号	CN201510223943.5	申请日期	2015-05-05
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2015-09-30	公开/公告号	CN104949840A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01M15/12 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01M 机器或结构部件的静或动平衡的测试；其他类目中不包括的结构部件或设备的测试 G01M15/00 发动机的测试〔4〕 G01M15/04 内燃机测试，例如，活塞发动机诊断测试〔8〕 G01M15/12 通过监测振动〔8〕	IPC分类号	G;0;1;M;1;5;/;1;2查看分类表>
申请人	天津大学	申请人地址	天津市南开区卫津路92号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津大学	当前权利人	天津大学
发明人	刘昱;张俊红;何文运
代理机构	天津市北洋有限责任专利代理事务所	代理人	杜文茹

摘要

一种基于振动分析的柴油机故障诊断方法：利用振动加速度传感器采集柴油机正常条件和故障条件下的振动信号；利用改进固有时间尺度分解对采集到的振动信号进行分解，生成若干个固有时间尺度分量和残差信号；计算各固有时间尺度分量的能量，按能量大小对各分量进行排序，选取累积能量大于原信号能量95％的前N个分量作为主要分量；计算各主要分量的峭度和波形因子作为故障特征；利用基于概率性输出的纠错编码方法构造多分类相关向量机模型进行故障诊断。本发明确定了峭度和波形因子两个敏感故障特征，提出了基于概率性输出的纠错编码相关向量机多分类模型，本发明可以准确的判别柴油机的工作状态，适用于柴油机故障诊断。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供