针对柴油机气缸缸盖表面振动信号在进行故障诊断时往往会伴随噪声干扰的问题,提出一种基于自适应组合形态滤波的冲击段分离与识别方法,从振动信号中检测冲击特征信息。首先,基于三种组合算子构造一种新的组合形态滤波器,可有效提取信号中的正负冲击特征;其次,通过基于局部极值的结构元素选取和基于梯度法的权值优化,构造自适应组合形态滤波器,使滤波效果达到最优;最后,依据柴油机工作时序分析提出气缸冲击信号检测流程,并将自适应组合形态滤波器应用到于冲击段的分离与识别。柴油机实验数据分析结果表明,该方法具有较好的混叠抑制和抗噪声干扰能力,可有效检测缸盖表面振动冲击信号。

针对柴油机气缸故障诊断时的噪声干扰问题,提出一种自适应加权多尺度形态分解(adaptive weighted multi-scale morphological decomposing, AWMMD)方法,从各个缸盖表面振动信号中提取故障特征。基于三种组合算子构造一种新的组合差值形态滤波器,用于对振动信号进行多尺度分解;以Teager能量峭度作为评判指标,设计基于遗传算法的各尺度形态模式分量(morphological mode component, MMC)权值自适应分配算法,提出加权多尺度形态分解方法;将自适应权值与多尺度分解的形态模式分量进行绑定,得到优化的故障特征提取结果。仿真信号测试与柴油机故障模拟信号分析结果表明,该方法能有效抑制噪声干扰并提取故障特征。