内燃机工程

作者：于海杰,魏海军,李精明,曹辰

单位：上海海事大学 商船学院,上海 201306,上海海事大学 商船学院,上海 201306,上海海事大学 商船学院,上海 201306,上海海事大学 商船学院,上海 201306

关键词：多重分形去趋势波动分析,支持向量机,总体模态分解,差分进化,摩擦振动,

基金：国家高技术研究发展计划项目（2013AA040203）

基于摩擦振动信号的多重分形特征，提出利用多重分形去趋势波动分析（multi-fractal detrended fluctuation analysis， MF–DFA）和支持向量机（support vector machine， SVM）相结合的方法识别缸套—活塞环磨损状态。在Bruker UMT—3摩擦磨损试验机上进行了柴油机气缸套—活塞环的摩擦磨损模拟试验。应用总体模态分解（ensemble empirical mode decomposition， EEMD）方法对测取振动信号进行降噪处理，获取能够表征摩擦副表面接触特性的摩擦振动信号。通过MF–DFA方法计算得到不同磨损状态下摩擦振动信号多重分形谱，由多重分形谱构造特征向量，通过差分进化（differential evolution， DE）算法对SVM参数进行优化，识别不同摩损状态。试验结果表明，正常磨损状态识别准确率为100%，磨合磨损状态和急剧磨损状态识别结果存在轻微混淆。所提方法可以实现缸套—活塞环不同磨损状态的识别。

来源：2022年第3期

《内燃机工程》期刊编辑部

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