1、柴油機(jī)作為汽車、船舶、飛機(jī)等的核心動力部分，是最常見的機(jī)械設(shè)備，柴油機(jī)工作性能的好壞直接影響整個工業(yè)系統(tǒng)的正常運行，及時發(fā)現(xiàn)、迅速診斷故障，并進(jìn)行故障排除，具有重大的實際意義。
　　局域均值分解（Localmeandecomposition，LMD)作為一種新型時頻分析方法，分解得到一系列的具有物理意義的PF分量，在端點效應(yīng)抑制等方面都優(yōu)于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解。通過研究局域均值分解中滑動跨度、端點效應(yīng)等因素對分解的影響，本文提出一種衰減極

2、值點延拓方法來替代鏡像延拓方法應(yīng)用于局域均值分解。同時還提出“反衰減信號”這一概念應(yīng)用到優(yōu)化局域均值分解的端點效應(yīng)。
　　信號降噪在柴油機(jī)故障診斷中是一個重要的步驟，本文提出一種改進(jìn)的局域均值分解和小波降噪結(jié)合的降噪方法，并與奇異值差分信號降噪方法、小波變換的信號降噪方法和基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Ensembleempiricalmodedecomposition,EEMD）和小波的信號降噪方法進(jìn)行對比。針對柴油機(jī)的各個工況的振動信

3、號，利用該降噪方法和其他三種降噪方法進(jìn)行降噪，并利用信噪比和均方根誤差進(jìn)行比較降噪效果。
　　詳細(xì)研究了基于局域均值分解和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷過程，針對某V12柴油機(jī)正常工作工況、左1缸噴油泵滲漏、右6缸斷油、供油提前角增大2.5度、空氣濾清器堵塞5種工況的振動信號，利用改進(jìn)的局域均值分解對降噪后的信號進(jìn)行分解，得到一系列的乘積分量，求取前5個分量的能量作為特征向量，來對徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各種工況的