【作者】

胡嘉; 余永华; 杨建国; 贾海超

【单位】

武汉理工大学

【摘要】

针对柴油机不同工况之间特征的非线性变换及其分布的差异，提出了一种自适应工况的柴油机排气阀漏气故障诊断的新方法。首先，通过分析相邻缸声发射信号的干扰，提取整周期信号中指定曲柄转角区间内的声发射信号，并将信号作为一维卷积神经网络的输入以提取特征。然后，基于域自适应算法减少源域（一种工况）和目标域（另一种工况）的特征分布差异，Adam优化算法用于微调模型参数。最后，利用柴油机故障模拟实验的数据集对该方法的诊断性能进行了评估。结果表明，该方法提高了故障诊断的准确性，在进行跨工况故障诊断时平均准确率可以达到99.39%以上，其泛化性能优于传统方法。

【关键词】

柴油机;声发射;故障诊断;域自适应

【论文集名称】

高强化材料与结构技术

【会议名称】

设计与智能制造2022学术年会

【会议时间】

2022-11-24至2022-11-27

【会议地点】

长沙

【下载次数】

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