基于EMD与AR模型的柴油机故障诊断

摘要

采用经验模式分解(EMD)方法对振动信号进行分解,得到同有模态函数(IMF),对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机(SVM)进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型.实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机故障,能实现故障的实时自动化诊断.在不同转速时,需选用新转速工况下的数据作为训练样本,以保证分类准确率.