基于Hilbert谱熵的柴油机故障诊断方法研究

从信号的特征提取出发，采用局域波时频谱分析和信息熵结合的方法——Hilbert谱熵(HSE)，进行柴油机振动信号的特征提取和状态识别．首先，对信号进行局域波分解；然后,根据得到的内蕴模式分量计算Hilbert谱;最后，建立基于时频分布的Hilbert谱熵，并以此作为故障识别的特征参数．以柴油机缸套与活塞间磨损的状态识别为例，根据对时域、频域和时频域的信息熵比较分析，证明了Hilbert谱熵对柴油机的状态进行评价的有效性．此方法为柴油机预知维修提供了一个有效的手段．