基于HHT和神经网络的汽车发动机故障诊断.pdf

基于HHT和神经网络的汽车发动机故障诊断.pdf 本文主要介绍了基于HHT（Hilbert-Huang Transform）和神经网络的汽车发动机故障诊断技术。该技术通过对汽车发动机振动信号的处理，来实现汽车发动机故障的诊断和识别。 论文使用截断矩阵奇异值分解方法对采集信号进行降噪预处理，以获取较为纯净的振动信号。然后，通过HHT信号处理理论对采集信号进行分解与时频分析，提取出分量信号能量特征与边际谱区域变化特征两种参数作为汽车发动机故障诊断与识别的依据。 接着，论文使用径向基（RBF）神经网络对故障样本特征进行训练，并进行多种实测故障数据的训练与识别。实验结果表明，上述特征参数可有效表征故障信号的时频域变化特点，可以作为汽车发动机故障的诊断依据。 本文的技术可以实现在汽车发动机故障诊断中的应用，提高汽车发动机的可靠性和维护效率。 知识点： 1. HHT（Hilbert-Huang Transform）信号处理理论 HHT是一种信号处理技术，能够对信号进行时频分析和分解，提取出信号的时域和频域特征。HHT信号处理理论广泛应用于信号处理、图像处理和机器学习等领域。 2. 截断矩阵奇异值分解方法 截断矩阵奇异值分解方法是一种降噪预处理方法，能够对采集信号进行降噪，获取较为纯净的振动信号。 3. RBF（Radial Basis Function）神经网络 RBF神经网络是一种神经网络模型，能够对故障样本特征进行训练和识别。RBF神经网络广泛应用于机器学习和模式识别等领域。 4.汽车发动机故障诊断 汽车发动机故障诊断是指通过对汽车发动机振动信号的处理，来实现汽车发动机故障的诊断和识别。该技术可以提高汽车发动机的可靠性和维护效率。 5. 时频域分析 时频域分析是指对信号进行时域和频域的分析，提取出信号的时域和频域特征。时频域分析广泛应用于信号处理、图像处理和机器学习等领域。 6. 边际谱区域变化特征 边际谱区域变化特征是指信号的边际谱区域的变化特征，能够反应信号的时频域变化特点。 7. 故障诊断与识别 故障诊断与识别是指通过对汽车发动机振动信号的处理，来实现汽车发动机故障的诊断和识别。 8. 汽车发动机振动信号处理 汽车发动机振动信号处理是指对汽车发动机振动信号的处理，来提取出信号的特征参数。该技术可以提高汽车发动机的可靠性和维护效率。 9. 机器学习 机器学习是指使用机器学习算法来对数据进行训练和识别。机器学习广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域。 10. 数据建模 数据建模是指对数据进行建模和分析，来提取出数据的特征参数。数据建模广泛应用于机器学习、数据挖掘和数据分析等领域。