基于局部切空间排列和最小二乘支持向量机的气缸压力识别

发布时间：2021-12-17 21:59

　　为了提高缸盖振动信号恢复气缸压力的识别精度,提出一种基于局部切空间排列（LTSA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的气缸压力识别方法。首先提取缸盖振动信号时域、频域及小波包能量域特征,组成高维特征集,利用LTSA算法提取高维特征集的低维本征流形特征,然后把降维后的特征参数集作为LSSVM模型输入,缸压信号作为LSSVM模型输出,通过多个样本对LSSVM模型进行训练,从而获得气缸压力的重构模型。试验结果表明:基于局部切空间排列和最小二乘支持向量机的气缸压力识别方法具有精度高、泛化能力强等优点。 

【文章来源】：振动与冲击. 2020,39(13)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

基于LTSA和LSSVM的缸压识别方法流程图

试验对象为WD615六缸柴油机,做功顺序为1-5-3-6-2-4。在第6缸缸盖上安装振动传感器,采集柴油机正常燃烧时的缸盖振动信号,在第6缸前侧打孔安装缸压传感器,采集第6缸缸内压力信号,同步测取柴油机第6缸上止点信号,振动传感器安装位置如图2所示。上位机采用NI PXIe-1078计算机,配有PXIe-4499声音振动采集卡,实现振动信号的动态采集,配有PXIe-6361数采卡,实现缸压、上止点等数据采集功能;振动传感器采用PCB M603C01振动加速度传感器,缸压传感器采用Kistler6052型传感器,上止点信号用霍尔传感器采集。试验装置示意图如图3所示。图3 试验示意图

图2 振动传感器安装位置试验时柴油机转速分别为800、1 000、1 200、1 400、1 600、1 800 r/min,以第6缸为对象设置了正常、漏油、断油、喷油压力大、喷油压力小5种工况,同步采集柴油机空载运转时候的缸盖振动信号和缸压信号,各通道采样频率为65.5 kHz,采样点数为131 072点。第6缸一个工作循环的缸盖振动信号和缸内压力信号如图4所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于缸盖振动信号的气缸压力识别方法研究[J]. 刘建敏,李华莹,乔新勇,李晓磊,史玉鹏.  内燃机工程. 2013(04)
[2]基于相对特征和多变量支持向量机的滚动轴承剩余寿命预测[J]. 申中杰,陈雪峰,何正嘉,孙闯,张小丽,刘治汶.  机械工程学报. 2013(02)
[3]基于缸盖振动信号时域特征识别气缸压力的研究[J]. 纪少波,程勇,唐娟,兰欣,杨滨.  内燃机工程. 2008(02)
[4]基于传递函数法的柴油机气缸压力识别[J]. 姚建军,向阳,王志华,丁河青.  武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2006(01)
[5]基于倒频谱方法的柴油机气缸压力识别[J]. 姚建军,向阳,周勇,郭浩.  船海工程. 2006(01)
[6]基于BP神经网络的柴油机气缸压力重构[J]. 高洪滨,欧阳光耀,张萍.  内燃机工程. 2005(01)
[7]基于支持向量机的非线性系统辨识[J]. 张浩然,韩正之,李昌刚.  系统仿真学报. 2003(01)
[8]基于小波分析ARMA模型的气体压力识别[J]. 陈国金,张云电.  振动工程学报. 2002(04)
[9]基于小波分析和时序分析的柴油机气缸压力识别[J]. 张振仁,石林锁,王成栋,薛模根,陈祥初.  内燃机学报. 1999(02)
[10]内燃机气缸压力振动识别研究[J]. 郝志勇,舒歌群,薛远,陈光辉.  内燃机学报. 1994(01)

博士论文
[1]基于流形学习的滚动轴承故障诊断若干方法研究[D]. 王雷.大连理工大学 2013



本文编号：3541022