基于CEEMD樣本熵的柴油機故障診斷基于CEEMD樣本熵的柴油機故障診斷摘要：柴油機作為一種重要的動力設備，其正常運行對于機械設備和工業生產具有重要影響。因此，及時準確地診斷柴油機的故障對于保證設備的正常運行和提高生產效率至關重要。本文提出了一種基于集合經驗模態分解(CEEMD)和樣本熵的柴油機故障診斷方法。該方法首先使用CEEMD對柴油機振動信號進行多尺度分解，然后計算每個尺度分量的樣本熵，以評估信號的復雜度。通過對樣本熵進行特征提取和特征選擇，可以獲得柴油機不同工況下的故障特征，為進一步的故障診斷提供支持。實驗結果表明，該方法具有良好的故障檢測性能和魯棒性，能夠有效地識別柴油機的不同故障類型。一、引言柴油機是一種常見的內燃機，具有高能效和高扭矩輸出等優點，在工業生產和交通運輸中廣泛應用。然而，由于長期的運行和不可避免的磨損，柴油機可能會出現各種故障，如機械磨損、部件松動和燃燒異常等。這些故障會導致柴油機性能下降、燃料消耗增加甚至機器損壞，影響設備的正常工作和生產效率的提高。因此，及時準確地診斷柴油機的故障是非常重要的。傳統的故障診斷方法主要依賴于振動信號的時間域分析和頻域分析，如傅里葉變換、小波變換等。然而，這些方法往往只能提供有限的故障信息，且對于復雜非線性信號的處理效果有限。近年來，非線性信號處理和模態分解方法在故障診斷領域得到了廣泛應用。其中，振動信號的經驗模態分解(EMD)方法被廣泛用于非線性和非平穩信號的分析。然而，EMD方法在信號分解過程中存在模態重疊和模態混疊的問題，影響了診斷結果的準確性。為了克服這個問題，CEEMD方法被引入，通過對同一信號進行多次分解并對分解結果進行平均，得到更可靠的信號分量。二、基于CEEMD的柴油機故障診斷方法1.數據采集和預處理首先，需要采集柴油機振動信號。在采集過程中，要確保傳感器的正確安裝和信號的有效采集。然后，對采集到的原始信號進行預處理，如去除噪聲、濾波等，以提高信號的質量。2.集合經驗模態分解對預處理后的柴油機振動信號進行CEEMD分解，得到一系列不同尺度的分量，每個分量代表了柴油機振動信號的不同頻率成分。CEEMD分解的具體步驟如下：（1）將柴油機振動信號擬合為N個固有模態函數(IMF)，其中N為分解的尺度。（2）通過計算IMF的均值獲得信號的局部均值函數。（3）將信號減去局部均值函數，得到一次IMF(1IMF)，再次進行上述步驟，獲得更高次數的IMF，直到滿足停止條件。3.樣本熵計算對CEEMD分解的每個分量計算樣本熵，以評估信號的復雜度。樣本熵是一種度量信號復雜性的方式，其計算公式如下：(1)計算樣本熵的時間窗口大小m和延遲間隔τ。(2)根據時間窗口大小m和延遲間隔τ得到信號的子序列。(3)對子序列進行排序，并計算子序列與排序后的子序列的相似度，即定義樣本熵。在計算樣本熵時，需要選擇合適的時間窗口大小m和延遲間隔τ以獲得更準確的結果。4.特征提取和選擇通過計算樣本熵，可以獲得柴油機不同工況下的故障特征。然后，從獲得的樣本熵中提取特征，并利用特征選擇方法選擇最具代表性的特征。5.故障診斷和性能評估利用提取和選擇的特征，可以建立柴油機故障診斷模型。根據提取的特征，采用機器學習、神經網絡等方法訓練和調整模型參數，以實現柴油機故障診斷。最后，通過對比實際故障情況和診斷結果，評估方法的故障檢測性能和魯棒性。三、實驗結果與討論為了驗證所提出的基于CEEMD樣本熵的柴油機故障診斷方法的有效性，我們進行了一系列實驗。實驗使用柴油機振動信號數據集，并將其分為訓練集和測試集。在訓練集上進行特征提取和模型訓練，并在測試集上進行故障診斷。實驗結果表明，所提出的方法在不同工況下均具有較好的故障檢測性能和魯棒性。通過對比實際故障情況和診斷結果，驗證了方法的準確性和可靠性。此外，所提出的方法還具有較好的實時性和可擴展性，能夠適應不同柴油機故障診斷場景的需求。四、結論本文提出了一種基于CEEMD樣本熵的柴油機故障診斷方法。通過對柴油機振動信號進行CEEMD分解，計算每個分量的樣本熵，并提取和選擇特征，實現對柴油機故障的準確診斷。實驗結果表明，該方法具有良好的故障檢測性能和魯棒性，能夠有效地識別柴油機的不同故障類型。未來的工作可以進一步改進特征提取和選擇方法，以提高故障檢測的準確性和效率。同時，可以考慮引入多模態信息融合的方法，以提高故障診斷的可靠性和可擴展性。此外，可以將所提出的方法應用于其他領域的故障診斷，以驗證其普適性和適用性。參考文獻：[1]趙欣怡，劉文海.基于經驗模態分解的振動信號故障診斷及應用[J].機械工程與自動化,2019(02):79-82.[2]郭海洋,張開華.基于CEEMD熵和優先熵分析的故障診斷方法[