牟伟杰，石林锁，蔡艳平，郑 勇，刘 浩

(火箭军工程大学五系，陕西 西安，710025)



基于振动时频图像和D-S证据理论的内燃机故障诊断

牟伟杰，石林锁，蔡艳平，郑 勇，刘 浩

(火箭军工程大学五系，陕西 西安，710025)

为抑制循环波动性对内燃机故障诊断结果的影响，引入D-S证据理论，提出一种基于内燃机振动时频图像、局部非负矩阵分解、BP神经网络和D-S证据理论的内燃机故障诊断新方法。首先采用平滑伪魏格纳分布(SPWVD)方法对8种不同气门状态的缸盖振动信号进行分析得到振动时频图像，然后用局部非负矩阵分解(LNMF)方法提取时频图像的特征参数并组成训练集和测试集，用得到的训练集对BP神经网络进行训练，再把测试集输入到训练好的BP神经网络，将输出的结果转化为基本概率赋值，用Deng加权平均证据合成规则对同种状态下不同图像的证据进行合成，并利用合成后的结果进行诊断分类。实例分析结果表明，基于振动时频图像和D-S证据理论的内燃机故障诊断方法可以有效抑制内燃机循环波动性对诊断结果的影响，能够准确诊断不同类型的气门故障。

内燃机;故障诊断;振动信号；时频图像;SPWVD;D-S证据理论；局部非负矩阵分解;BP神经网络

内燃机结构复杂，运行起来是一个典型的动态系统，耦合比较严重，且其运行环境恶劣，受非高斯噪声和各种不确定因素影响，运行状态具有较强的非线性、非平稳时变特征，导致其在状态监测与故障诊断过程中面临大量非平稳信号的分析与处理难题。……