内燃机振动谱图像识别诊断方法

资 源 简 介

内燃机振动谱图像识别诊断方法

详 情 说 明

内燃机振动谱图像识别诊断方法是一种通过分析振动信号频谱特征来检测设备运行状态的智能诊断技术。该方法融合了多种先进的信号处理算法，主要包含三个关键技术环节。

首先采用改进的变分模态分解算法对原始振动信号进行预处理。该算法能够自适应地分解复杂信号，将其分离为若干本征模态分量，有效克服了传统方法中模态混叠和端点效应的问题，为后续分析提供更纯净的信号成分。

其次通过伪魏格纳时频分布变换将一维振动信号转换为二维时频图像。这种时频分析方法具有较高的分辨率，能够清晰展现信号能量在时频域的分布特征，为振动谱的视觉化分析奠定基础。

最后利用局部非负矩阵分解算法提取时频图像的特征。该算法通过约束分解矩阵的局部特性，能够从图像中提取更具判别性的特征模式，有效提高了对各类故障特征的辨识能力。

整套方法通过将信号处理技术与图像识别技术相结合，实现了对内燃机运行状态的直观诊断，为机械设备智能运维提供了新的技术思路。