【摘 要】
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针对传统内燃机振动诊断方法在参数选择和特征提取方面的难题,提出一种将S变换和模块二维主成分分析（M-2DPCA）相结合的内燃机故障诊断方法。该方法首先利用S变换将采集到的内燃
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51405498）, 陕西省自然科学基金项目（2013JQ8023）, 中国博士后基金项目（2015M582642）资助
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针对传统内燃机振动诊断方法在参数选择和特征提取方面的难题,提出一种将S变换和模块二维主成分分析（M-2DPCA）相结合的内燃机故障诊断方法。该方法首先利用S变换将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成振动谱图像;然后通过M-2DPCA对图像矩阵进行模块化处理,利用所有样本子图像构建总体散布矩阵,计算最优投影向量,进行图像特征参数提取;最后,利用最近邻分类器进行分类识别,完成诊断。将该方法应用于内燃机气阀机构8种工况下振动信号的诊断实例中,识别率可达到94.17%,证明了该方法的有效性。
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