1、發(fā)動(dòng)機(jī)作為汽車的動(dòng)力源，其工作條件惡劣、故障率高。在日常使用中，氣門(mén)間隙異常和點(diǎn)火系異常是發(fā)動(dòng)機(jī)最常見(jiàn)的故障，氣門(mén)間隙異常將影響發(fā)動(dòng)機(jī)的進(jìn)排氣效果、動(dòng)力性和排放性等指標(biāo)；而發(fā)動(dòng)機(jī)點(diǎn)火系異常將直接使發(fā)動(dòng)機(jī)喪失工作能力。發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋表面振動(dòng)信號(hào)的測(cè)量方便快捷，振動(dòng)、沖擊和噪聲信號(hào)包含豐富的信息，可以實(shí)時(shí)地反映發(fā)動(dòng)機(jī)的工作狀態(tài)，本課題從發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋振動(dòng)信號(hào)入手，針對(duì)故障診斷的兩大核心環(huán)節(jié)——特征向量提取和故障狀態(tài)識(shí)別，針對(duì)氣門(mén)間隙異常和點(diǎn)火系異常

2、的故障，分析探討了運(yùn)用總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）和支持向量機(jī)（SVM）聯(lián)合診斷的發(fā)動(dòng)機(jī)故障分析方法。
　　在信號(hào)分析理論的基礎(chǔ)上，對(duì)特征模態(tài)函數(shù)的相關(guān)系數(shù)法的計(jì)算過(guò)程進(jìn)行了推導(dǎo)，并運(yùn)用此方法對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行了特征向量提取，驗(yàn)證了此方法的有效性。以DA462型汽油發(fā)動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象，建立了發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)采集測(cè)試系統(tǒng)。人為模擬發(fā)動(dòng)機(jī)氣門(mén)間隙及缺火故障等8種工況，采集了各工況對(duì)應(yīng)的一、四缸缸蓋振動(dòng)信號(hào)，并將采集的信號(hào)分為訓(xùn)練樣本集和測(cè)

3、試樣本集。進(jìn)行總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到各階特征模態(tài)函數(shù)；隨后運(yùn)用相關(guān)系數(shù)法分別求取基于一、四缸振動(dòng)信號(hào)的特征向量，將一缸振動(dòng)信號(hào)的特征向量作為故障特征向量，建立用于發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)故障識(shí)別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、默認(rèn)參數(shù)的SVM、交叉尋優(yōu)的SVM、粒子群優(yōu)化算法的SVM模型，得到測(cè)試集分類結(jié)果；將一、四缸振動(dòng)信號(hào)的特征向量分別導(dǎo)入到四種故障識(shí)別分類器中，建立分類模型并得到測(cè)試集分類結(jié)果。
　　對(duì)比兩種方法的分類結(jié)果及用時(shí)，結(jié)果表明，應(yīng)用E