基于静动信息融合的柴油机关键部件故障识别

针对柴油机系统早期故障难以识别的问题,提出一种基于跨点频响与静动信息融合相结合的柴油机系统装配质量早期故障识别方法。通过对采集的动态信号经CEEMD重构降噪后提取样本熵和近似熵、静态信号提取频响特征作为特征参量,由PCA将两种信息进行静动信息融合,运用优化后的支持向量机分别对其进行故障识别。结果显示:诊断正确率高达95.0%,具有良好的应用前景。