模糊函数图像在柴油机气阀故障诊断中的应用研究

摘要

计算了柴油机气阀机构8种状态下的缸盖表面振动信号的模糊函数,将结果在频偏-时延相平面上用灰度图表示出来,得到了一系列模糊函数图像.选取一部分模糊函数图像进行平均,得到了各种状态的标准模糊函数图像,再根据图像之间的欧氏距离、相似度和J-散度等6种指标对模糊函数图像进行分类,从而将气阀机构的故障诊断转换为模糊函数图像的分类识别.试验结果表明,利用模糊函数图像可以取得很好的诊断结果,6种指标中欧氏距离和相似度两种指标的抗干扰能力比较强,更适合于作为模糊函数图像的分类指标.图像平均可以有效地提高故障诊断的正确率.