基于粒子濾波信號處理的柴油機故障診斷.pdf

1、柴油機是一種常見的動力設備，它工作是否正常直接關系到整個設備的運行狀態(tài)，對其進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷識別具有重大的意義，可以避免不必要的損失。一般柴油機的工作環(huán)境惡劣，采集的信號中背景噪聲比較大，一部分有用信號被強噪聲覆蓋，在進行故障分析前需要對其進行降噪處理。
　　粒子濾波技術是新近發(fā)展起來的基于模型的狀態(tài)估計技術，在深入研究粒子濾波原理的基礎上將其應用于柴油機振動加速度信號降噪處理中。利用粒子濾波技術進行降噪，需要知道信號的模型

2、和噪聲的統(tǒng)計特性，本文的處理方法為：先對振動加速度信號進行EMD平穩(wěn)化處理，取分解的第一個IMF分量和殘余進行信號重構作為有效信號，再建立AR模型，將此模型的系數(shù)作為粒子濾波狀態(tài)方程的系數(shù)；在了解小波變換降噪原理后，將小波變換閾值降噪思想用于提取噪聲信號中，將提取的噪聲信號用于粒子濾波觀測方程中。
　　在上述理論分析的基礎上，首先對振動信號進行預處理，包括消除趨勢項、剔除奇異點、信號平穩(wěn)化、AR建模等。之后，采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡的重要