岳應(yīng)娟，孫　鋼，蔡艷平（火箭軍工程大學(xué)，陜西　西安 710025）

基于小波包振動(dòng)譜圖的柴油機(jī)在線故障診斷方法

岳應(yīng)娟，孫鋼，蔡艷平
（火箭軍工程大學(xué)，陜西西安 710025）

柴油機(jī)是艦船的主要?jiǎng)恿ρb置，針對(duì)傳統(tǒng)故障診斷方法不能有效提取柴油機(jī)故障特征和實(shí)現(xiàn)在線診斷的缺點(diǎn)，提出一種基于小波包振動(dòng)譜圖像的柴油機(jī)在線故障診斷新方法．該方法首先用小波包對(duì)采集到的柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析生成小波包振動(dòng)譜圖；然后利用雙線性內(nèi)插值方法對(duì)生成的振動(dòng)譜圖進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，對(duì)降維后的振動(dòng)譜圖進(jìn)行灰度共生矩陣紋理特征參數(shù)提??；最后用分類器對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行識(shí)別，完成故障診斷。將該方法應(yīng)用于柴油機(jī)氣門間隙的故障診斷實(shí)例中，結(jié)果表明，基于小波包振動(dòng)譜圖像的柴油機(jī)在線故障診斷方法能快速高效的診斷出氣門間隙故障，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá) 99.17%，僅耗時(shí) 0.24 s，為內(nèi)燃機(jī)故障在線診斷探索了一條新途徑。

柴油機(jī)；小波包；振動(dòng)譜圖；雙線性內(nèi)插值；灰度共生矩陣

0　引　言

柴油機(jī)作為艦船的主要?jiǎng)恿ρb置，其性能的好壞對(duì)艦船的技戰(zhàn)術(shù)性能有著很大影響，因此對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)和故障診斷具有重要的意義。振動(dòng)診斷方法由于其速度快、精度高、適用范圍廣、可實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)診斷，且振動(dòng)信號(hào)易于測(cè)取，一直是柴油機(jī)故障診斷的前沿和熱點(diǎn)。但柴油機(jī)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)十分復(fù)雜，具有典型的非平穩(wěn)和非線性特點(diǎn)，使振動(dòng)診斷存在一定難度。究其原因是由于柴油機(jī)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，在工作過程中即包含有旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，又有往復(fù)運(yùn)動(dòng)，激勵(lì)源復(fù)雜且數(shù)量多，多變的邊界條件及惡劣的工作環(huán)境。為了解決在故障診斷中面臨的非平穩(wěn)非線性信號(hào)的強(qiáng)耦合、弱故障特提取難題，國內(nèi)外大量學(xué)者進(jìn)行了深入的研究，大量的時(shí)頻分析方法被提出，如短時(shí)傅里葉變換、S 變換、小波變換、WVD 時(shí)頻分布、MHD 時(shí)頻分布、HHT 時(shí)頻分布［1 - 6］。這些方法的提出為處理非線性和非穩(wěn)態(tài)信號(hào)提供了必要方法，但由于柴油機(jī)的循環(huán)波動(dòng)性，形成的柴油機(jī)振動(dòng)譜圖像千差萬別，就“如何提取振動(dòng)譜圖像中敏感特征，實(shí)現(xiàn)不同故障的自動(dòng)識(shí)別診斷”，到現(xiàn)在還沒有一個(gè)統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)。

鑒于此，本文提出一種基于圖像的柴油機(jī)在線故障診斷方法。該方法直接將采集到的一維柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)生成二維的小波包振動(dòng)譜圖像，通過對(duì)二維圖像進(jìn)行特征參數(shù)提取和分類，來實(shí)現(xiàn)對(duì)柴油機(jī)的智能故障診斷。最后將其應(yīng)用到柴油機(jī)氣門間隙的故障診斷實(shí)例中，可實(shí)現(xiàn)在線診斷。

1　小波包振動(dòng)譜圖像的生成

根據(jù)柴油機(jī)工作機(jī)理，若某一元件出現(xiàn)損傷時(shí)，在柴油機(jī)負(fù)載運(yùn)行過程中會(huì)撞擊與之相互作用的其它元件表面，產(chǎn)生周期性的脈沖激勵(lì)，因此，若柴油機(jī)出現(xiàn)故障，信息必然會(huì)直接在元件就近柴油機(jī)表面的振動(dòng)信號(hào)中得以反映。振動(dòng)譜圖像的生成方法有以下幾類：1）線性時(shí)頻分析：短時(shí)傅里葉變換，小波變換，譜圖等；2）二次型時(shí)頻分布：WVD 時(shí)頻分布、MHD時(shí)頻分布、S 變換時(shí)頻分布等；3）改進(jìn)的二次型時(shí)頻分布：EMD-WVD 時(shí)頻分布［7］、自適應(yīng)最優(yōu)核時(shí)頻分布［8］等；4）偽相圖、吸引子圖、遞歸圖等其他類型振動(dòng)譜圖。為實(shí)現(xiàn)在線診斷的實(shí)時(shí)性，本文選取運(yùn)算速度較快的小波包時(shí)頻分析來進(jìn)行振動(dòng)譜的圖像生成。

小波包方法是對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析的一種方法，它具有對(duì)信號(hào)特征的自適應(yīng)性，因而能夠使低頻和高頻成分都達(dá)到很精細(xì)的程度，小波包分解通過正交鏡像濾波器進(jìn)行［9］。假設(shè)信號(hào)為 y（t），則有以下遞推公式：

信號(hào)經(jīng)過小波包分解后，將分解結(jié)果在時(shí)頻面上表示出來即小波包時(shí)頻振動(dòng)譜圖。如果原離散信號(hào)的樣本數(shù)為 N，則分解結(jié)果為時(shí)頻面上 N 個(gè)面積為的相鄰小矩形（t 和 f 分別為時(shí)間和頻率分辨率）。

然而小波包變換中，小波基一旦選定，在對(duì)信號(hào)的分析過程中是無法隨著信號(hào)的變化而變化的。一般情況下，根據(jù)柴油機(jī)非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻域的變化特性，按照有緊支集、有 N 階消失矩、連續(xù)可微及有對(duì)稱性。4 個(gè)條件確定小波基的選擇［10］。

2　振動(dòng)譜圖像的特征參數(shù)提取

在柴油機(jī)振動(dòng)故障診斷的過程中，不同的類型故障的振動(dòng)信號(hào)往往生成的振動(dòng)譜圖像也具有不同的特征，如何提取振動(dòng)譜圖像的這些敏感特征參數(shù)，是柴油機(jī)故障診斷的難點(diǎn)，直接影響著故障診斷的識(shí)別準(zhǔn)確率。針對(duì)提取振動(dòng)譜圖像單一特征參數(shù)、易遺失重要信息及診斷精度低等問題，提出用灰度共生矩陣提取圖像的紋理特征作為小波包振動(dòng)譜圖像的特征參數(shù)方法。紋理作為一種區(qū)域特征，是對(duì)于圖像各像元之間空間分布的一種描述。由于紋理能充分利用圖像信息，無論從理論上或常識(shí)出發(fā)它都可以成為描述與識(shí)別圖像的重要依據(jù)，與其他圖像特征相比，它能更好地兼顧圖像宏觀性質(zhì)與細(xì)微結(jié)構(gòu) 2 個(gè)方面。

2.1圖像壓縮

在用灰度共生矩陣直接對(duì)生成的振動(dòng)譜圖像進(jìn)行特征提取時(shí)，往往計(jì)算效率低下，耗時(shí)較長，難以滿足在線故障診斷實(shí)時(shí)性的要求。究其原因是得到的振動(dòng)譜圖像維數(shù)較大，因此需要對(duì)得到的時(shí)頻圖像進(jìn)行降維。文中選用的是運(yùn)算速率相對(duì)較快，縮放質(zhì)量較高的雙線性內(nèi)插值算法。

雙線性內(nèi)插值是指縮放之后的圖像像素坐標(biāo)映射回原來的坐標(biāo)空間時(shí)，如果出現(xiàn)了沒有對(duì)應(yīng)到整數(shù)點(diǎn)的情況，需要做 2 次線性的插值計(jì)算出新的坐標(biāo)的像素值。設(shè)已知圖像上單位正方形的 A，B，C，D 四個(gè)頂點(diǎn)值分別為，，，，通過雙線性插值的方式得到正方形內(nèi)任意點(diǎn) P 的值。

圖 1　雙線性內(nèi)插值簡(jiǎn)圖Fig. 1　Schematic Diagram of Quadratic Interpolation Method

1）首先對(duì)上端的 2 個(gè)點(diǎn)進(jìn)行線性插值

2）對(duì)下端的 2 個(gè)頂點(diǎn)進(jìn)行線性插值

3）對(duì)垂直方向進(jìn)行線性插值得到：

4）綜合以上三式得最終的插值公式：

2.2灰度共生矩陣

灰度共生矩陣［11］的定義為從圖像灰度級(jí)為 i 的象元出發(fā)，按照固定的距離和角度關(guān)系，統(tǒng)計(jì)達(dá)到灰度級(jí) j 的象元出現(xiàn)的概率。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式中（x2，y2）為灰度級(jí)為 j 的象元。通常 d = ｛1，2，3，4｝，θ = ｛0°，45°，90°，135°｝。

本文采用灰度共生矩陣的 11 個(gè)具有顯著物理意義的特征參量用于紋理分析，進(jìn)行特征提?。?/p>

1）二階角矩。又稱為能量，是圖像灰度分布均勻程度和紋理粗細(xì)的一個(gè)度量。當(dāng)圖像較細(xì)致、均勻時(shí)，二階角矩值較大，最大時(shí)為 1，表明區(qū)域內(nèi)圖像灰度分布完全均勻；反之，當(dāng)圖像灰度分布很不均勻、表面呈現(xiàn)出粗糙特性時(shí)，此時(shí)二階角矩值較小。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

2）對(duì)比度。反映鄰近象素的反差，是紋理定域變化的度量，可以理解為圖像的清晰度、紋理的強(qiáng)弱。對(duì)比度值越大，表示紋理基元對(duì)比越強(qiáng)烈、紋理效果越明顯；對(duì)比度值較小，表示紋理效果越不明顯；當(dāng)對(duì)比度值為 0，表明圖像完全均一、無紋理。

3）相關(guān)度。衡量共生矩陣在行或列方向上的相似程度，是灰度線性關(guān)系的度量。不同圖像的相關(guān)值之間并無太大差異，而同一幅圖像自身 4 個(gè)方向的相關(guān)值之間卻往往存在較大的差異，一般表現(xiàn)為在紋理方向上的相關(guān)值明顯高于其它方向的相關(guān)值。因此，相關(guān)可用來指明紋理的方向性。

4）熵、和熵及差熵。代表圖像的信息量，是圖像內(nèi)容隨機(jī)性的量度，指示紋理的復(fù)雜程度。當(dāng)圖像復(fù)雜程度高時(shí)，此時(shí)熵值最大，分形值也相對(duì)較高；當(dāng)圖像復(fù)雜程度低時(shí)，熵值較小或?yàn)?0。

和熵：

熵：

差熵：

5）均值和。圖像區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)平均灰度值的度量，反映圖像整體色調(diào)的明暗深淺。

6）方差、方差和。反映紋理變化快慢、周期性大小的物理量。值越大，表明紋理周期越大。方差、方差和的值均隨圖像紋理的不同有較大的變異，可作為區(qū)分紋理的一個(gè)重要指標(biāo)。

方差：

方差和：

7）差的方差。表明鄰近像素對(duì)灰度值差異的方差，對(duì)比越強(qiáng)烈，值越大；反之，值越小。

8）逆差矩。反映紋理的規(guī)則程度。紋理雜亂無章、難于描述的，逆差矩值較小；規(guī)律較強(qiáng)、易于描述的，逆差矩值較大。

這樣由以上 11 個(gè)特征量，可以作為振動(dòng)譜圖像的紋理特征向量：

3　基于振動(dòng)譜圖像的故障診斷流程

基于小波包振動(dòng)譜圖像的在線故障診斷方法，有以下幾個(gè)步驟：首先采集柴油機(jī)典型故障的振動(dòng)信號(hào)；用小波包時(shí)頻分析方法對(duì)采集到的典型故障信號(hào)進(jìn)行振動(dòng)譜圖像的生成；對(duì)生成的圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)降維；使用灰度共生矩陣對(duì)得到的振動(dòng)譜圖像進(jìn)行特征參數(shù)提取，并將其作為訓(xùn)練樣本對(duì)智能分類器進(jìn)行訓(xùn)練；有了訓(xùn)練好的分類器之后，就可以對(duì)在線采集的信號(hào)按照上述提取特征參數(shù)的方法構(gòu)造待診斷故障樣本并將其輸入訓(xùn)練好的分類器，完成在線故障診斷。具體診斷過程如圖 2 所示。

圖 2　基于小波包振動(dòng)譜圖的柴油機(jī)在線故障診斷步驟Fig. 2　Diesel Engine Online Fault Diagnosis Method Based on Wavelet Packet Vibration Image

4　柴油機(jī)故障診斷實(shí)例

4.1柴油機(jī)實(shí)驗(yàn)工況

在柴油機(jī)工作過程中，進(jìn)氣閥會(huì)受到進(jìn)氣流的冷卻作用，熱負(fù)荷較小，故障發(fā)生率較低，而排氣閥底部承受了極大的熱負(fù)荷和交變沖擊載荷，因而故障率較高，且不易對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)，因此本文以排氣閥作為研究對(duì)象。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖 3 所示，由 6135 型柴油機(jī)、傳動(dòng)軸、電機(jī)和控制臺(tái)四部分組成。取柴油機(jī) 2 缸缸蓋表面振動(dòng)信號(hào)，采樣頻率 25 kHz，轉(zhuǎn)速為 1 500 r/min，測(cè)試過程中，柴油機(jī)空載運(yùn)行。氣門間隙工況共設(shè)置以下 4 種：正常進(jìn)、排氣門間隙 0.3 mm、0.4 mm，排氣門間隙過小為 0.06 mm，排氣門間隙過大為 0.6 mm，嚴(yán)重漏氣為開口 4 mm（長）× 1 mm（寬），如表 1 所示。實(shí)驗(yàn)共采集柴油機(jī)氣門 4 種故障狀態(tài)下各 60 種振動(dòng)信號(hào)樣本，總計(jì) 240 個(gè)。

圖 3　試驗(yàn)平臺(tái)Fig. 3　Experimental Platform

表 1　四種實(shí)驗(yàn)工況設(shè)置（單位：mm）Tab. 1　Four states of IC engine's valve train （mm）

4.2小波包振動(dòng)譜圖像生成

在選擇小波基時(shí)，主要滿足一定區(qū)間的緊支撐和足夠的消失矩階數(shù)，這樣可以有效地表征振動(dòng)信號(hào)的故障特征。Symlets 系列小波基是典型具有僅支撐性的正交小波基，并且擁有 N 階消失矩階數(shù)和近似對(duì)稱的對(duì)稱性，因此文中取 Symlets 小波基，分解層數(shù)為 6層。分別取 4 種典型工況下信號(hào)進(jìn)行小波包振動(dòng)譜圖像生成，結(jié)果如圖 4 所示。

在圖 4 中，位于上方的是信號(hào)的時(shí)域波形圖，位于下方的是小波包時(shí)頻圖，圖中橫坐標(biāo)對(duì)應(yīng)于曲軸的轉(zhuǎn)角，縱坐標(biāo)對(duì)應(yīng)于頻率，灰度值代表對(duì)應(yīng)點(diǎn)的幅值大小。可以看出，不同氣閥工況下的振動(dòng)信號(hào)經(jīng)小波包時(shí)頻分析后，生成的振動(dòng)譜圖有較大差異，主要表現(xiàn)在位于曲軸轉(zhuǎn)角 -340° 附近，-140° 附近的排氣閥和進(jìn)氣閥關(guān)閉相繼關(guān)閉引起的沖擊，和位于曲軸轉(zhuǎn)角0° 附近，氣體燃燒做工引起的沖擊在時(shí)頻平面上的灰度值的差異。因此通過小波包振動(dòng)譜圖生成，來對(duì)氣門機(jī)構(gòu)的狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別可行。

4.3振動(dòng)譜圖像數(shù)據(jù)降維

上述生成的小波包振動(dòng)譜圖像的維數(shù)為 420 × 560，維數(shù)較大，經(jīng)雙線性內(nèi)插值降維運(yùn)算后維數(shù)為42 × 56，大大減小了計(jì)算量，降維后圖像如圖 5 所示。圖中橫坐標(biāo)表示列維數(shù)，縱坐標(biāo)表示行維數(shù)，均為無量綱量，可以看出，使用雙線性內(nèi)插值算法對(duì)圖像降維后，得到的振動(dòng)譜圖較好的保留了原始圖像的敏感特征，有利于進(jìn)一步特征提取。

4.4灰度共生矩陣特征提取

對(duì)上述降維后得到的時(shí)頻圖像進(jìn)行灰度共生矩陣的 11 個(gè)特征量提取。在灰度共生矩陣的提取中，灰度級(jí) j = 50，距離 d = 2，角度 θ = 45°。由于文章篇幅有限，每種工況的特征參量展示 3 個(gè)，如表 2 所示。從表中可看出，同種工況間的數(shù)據(jù)大小比較接近，不同工況間的數(shù)據(jù)差別較大，說明該方法提取的特征參量有較好的分類特性。

圖 4　四種典型工況下的小波包振動(dòng)譜圖像Fig. 4　Wavelet Packet Vibration Image for Four States

圖 5　數(shù)據(jù)降維后的小波包振動(dòng)譜圖像Fig. 5　Wavelet Packet Vibration Images after Data Dimension Reduction

表 2　降維和灰度級(jí)對(duì)振動(dòng)譜圖像識(shí)別耗時(shí)的影響（單位：s）Tab. 2　Feature Parameters Extracted By Gray Level Co-Occurrence Matrix

4.5柴油機(jī)故障分類

在對(duì)柴油機(jī)氣門間隙四種典型工況進(jìn)行分類時(shí)，選用最近鄰分類器（KNNC）作為智能學(xué)習(xí)分類工具。首先從每一類故障樣本中隨機(jī)選取 30 個(gè)故障樣本，共 120 個(gè)，進(jìn)行小波包振動(dòng)譜圖像生成和特征參量提取，并用提取的特征參量組成訓(xùn)練集對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練。為測(cè)試文中方法識(shí)別準(zhǔn)確性，選用剩余的120 個(gè)故障樣本作為測(cè)試集，用訓(xùn)練好的分類器對(duì)其進(jìn)行分類。為減小誤差帶來的影響，重復(fù)上述試驗(yàn) 10次，取平均值作為最終的識(shí)別準(zhǔn)確率結(jié)果。

圖 6　灰度共生矩陣不同特征參數(shù)對(duì)識(shí)別率影響Fig. 6　The Influence of Gray Level Co-Occurrence Matrix Parameters to Recognition Rate

為進(jìn)一步分析灰度共生矩陣參數(shù)選擇對(duì)識(shí)別率的影響，首先取灰度級(jí) j = 50，距離 d = 2，觀察角度 θ等于不同值時(shí)的識(shí)別準(zhǔn)確率，結(jié)果如圖 6（a）所示；然后取灰度級(jí) j = 50，距離角度 θ = 45°，觀察距離 d 取不同值時(shí)的識(shí)別準(zhǔn)確率，結(jié)果如圖 6（b）所示；最后取距離 d = 2，角度 θ = 45°，觀察灰度級(jí) j 取不同值時(shí)的識(shí)別準(zhǔn)確率，結(jié)果如圖 6（c）所示。

從圖 6 可看出，距離 d 的取值，對(duì)識(shí)別率幾乎沒有影響；角度 θ 的取值，對(duì)識(shí)別率的影響也比較??；對(duì)識(shí)別率影響較大的是灰度級(jí) j 的取值。當(dāng) j 的取值過小，會(huì)丟失特征信息，造成識(shí)別率下降；隨著 j 取值的增大，識(shí)別率隨之上升，但計(jì)算量也隨之增加，不利于在線診斷。因此，取距離 d = 2，角度 θ = 45°，觀察灰度級(jí) j 取不同值時(shí)的故障診斷消耗時(shí)間，如表 2所示。故障診斷消耗時(shí)間從待診斷信號(hào)采集完成開始計(jì)時(shí)，到診斷完成計(jì)時(shí)停止，取振動(dòng)譜圖像降維與否進(jìn)行對(duì)比。

從表 3 可看出，對(duì)振動(dòng)譜圖像降維后，特征提取識(shí)別消耗的時(shí)間大大小于降維前所耗時(shí)間；并且灰度級(jí)取值越大，計(jì)算量隨之增大，消耗時(shí)間越長。因此合理選擇灰度級(jí)的值，減小數(shù)據(jù)計(jì)算量，是實(shí)現(xiàn)在線診斷的關(guān)鍵。通過識(shí)別率和消耗時(shí)間綜合考慮，本文通過數(shù)據(jù)降維，選取的灰度級(jí) j = 50，距離 d = 2，角度 θ = 45°在識(shí)別精度達(dá)到 99.17% 的情況下僅耗時(shí)0.24 S，可以滿足在線診斷的要求。

表 3　采用灰度共生矩陣提取的特征參量Tab. 3　The Influence of Dimensionality Reduction and Gray Level to The Time Consuming （s）

5　結(jié)　語

1）小波包振動(dòng)譜圖能夠有效地反映柴油機(jī)氣門間隙不同工況下時(shí)頻分布特點(diǎn)，可用于對(duì)柴油機(jī)氣門間隙故障的判別。

2）用雙線性內(nèi)插值算法對(duì)生成的振動(dòng)譜圖進(jìn)行壓縮，能夠在極大較小計(jì)算量的同時(shí)保留圖像的敏感信息。

3）用灰度共生矩陣對(duì)得到的振動(dòng)譜圖進(jìn)行特征參數(shù)提取，并用分類器進(jìn)行分類，完成故障診斷。將該方法應(yīng)用于柴油機(jī)氣門間隙的故障診斷中，結(jié)果表明，文中提出的基于小波包振動(dòng)譜圖像的柴油機(jī)在線故障診斷方法識(shí)別精度高，耗時(shí)短，適用于柴油機(jī)氣門間隙的故障診斷，可實(shí)現(xiàn)艦船柴油機(jī)的在線監(jiān)測(cè)診斷。

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Diesel engine online fault diagnosis method based on wavelet packet vibration image

YUE Ying-juan，SUN Gang，CAI Yan-ping
（The Rocket Force Engineering University，Xi'an 710025 China）

Diesel engine is the main power device of ship，for the disadvantages of traditional methods can't effectively extract fault feature and can't realize the fault online diagnosis，this paper proposes a new diesel engine online fault diagnosis method based on wavelet packet vibration image. Firstly，using the wavelet packet to the collected diesel engine vibration acceleration signals to get vibration images；then using bilinear interpolation method in the generated vibration images for data dimension reduction，then using the gray level co-occurrence matrix for the texture feature parameter extraction；finally with classifier accomplish fault diagnosis. This method was applied to fault diagnosis of diesel engine valve clearance，the results show that the fault can be quickly and efficiently diagnosed by diesel engine online fault diagnosis method based on wavelet packet vibration image，recognition accuracy rate can reach 99.17 percent，only consuming 0.24 S，explored a new way for diesel engine online fault diagnosis.

diesel engine；wavelet packet；vibration image；bilinear interpolation method；gray level co-occurrence matrix

U664.121；TH212；TH213.3

A

1672 - 7619（2016）08 - 0128 - 06

10.3404/j.issn.1672 - 7619.2016.08.027

2016 - 05 - 13

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51405498）；陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（2013JQ8023）；中國博士后基金資助項(xiàng)目（2015M582642）

岳應(yīng)娟（1973 - ），女，教授，從事壓力容器檢測(cè)和機(jī)電設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)及故障診斷的研究工作。