[发明专利]基于瞬时转速聚类分析的柴油机故障诊断方法

摘要

本发明提供的是一种基于瞬时转速聚类分析的柴油机故障诊断方法。采集柴油机运行时的瞬时转速信号，并对采集到的信号进行滤波，消除噪声干扰，根据上止点信号和各缸发火顺序，分解主轴瞬时转速数据，获得各缸对应的瞬时转速信息；将处理后的信号进行时、频域分析，获取瞬时转速信号的时频域特征，构成一个二维数组；利用随机重启动K-means算法聚类分析，横向比较多缸柴油机各气缸的性能状态，设置不同的类别个数K，重复运行聚类后，选取最有意义的聚类结果作为最终诊断结果诊断出故障气缸。本发明利用随机重启动K-means算法聚类时，不需要设置大量经验性参数，避免了经验性参数对聚类结果的影响；能够快速精确定位故障气缸。

主权项

一种基于瞬时转速聚类分析的柴油机故障诊断方法，其特征是：（1）、通过瞬时转速传感器结合数据采集卡采集柴油机瞬时转速信号；（2）、将采集到的信号进行滤波，根据上止点信号和各缸发火顺序，分解主轴瞬时转速数据，获得各缸对应曲柄转角范围内的瞬时转速信息，将其分别用波形图显示，并初始化对应曲轴转角起始角度为零；（3）、将处理后的信号分两路输出，第一路用来对瞬时转速信号进行时域分析，提取特征值，提取的特征值包括：各缸对应曲柄转角范围内的转速波动值、前一缸转速最大值与后一缸转速最小值之差、各缸工作时对应瞬时转速波动值与一个循环内所有气缸瞬时转速波动值的平均值之比、各缸转速最大最小值分别与一个工作循环内的最大最小值之差；（4）、将第二路信息进行小波分析，得到频谱图，最终选取1次谐波与4次谐波幅值之比ε_f=f₁/f₄作为频域特征参数；（5）、整合步骤（3）、步骤（4）得到的特征参数，并对其做标准化处理，将处理后的数据作为聚类对象选取不同的类别个数K，重复运行随机重启动K‑means算法，选取最有意义的聚类划分结果作为最终聚类结果，诊断出状态异常气缸。