基于变分模态分解和交叉小波变换的柴油机失火故障诊断

针对强噪声干扰下柴油机失火故障难以诊断的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与交叉小波变换(cross wavelet transform,XWT)的柴油机失火故障诊断方法。该方法首先通过VMD将缸盖振动信号进行分解、自适应消噪及信号重构,再利用XWT对任意两个连续工作循环信号进行时频相关分析,进一步消除振动信号中的干扰噪声以提取柴油机燃烧特征,最后通过计算时频空间各缸能量占比进行柴油机失火故障诊断。通过对仿真信号分析及柴油机失火故障诊断,结果表明:该方法可以消除强噪声干扰,提取柴油机燃烧周期瞬态振动冲击特征,有效地识别柴油机失火故障。     

基于排气噪声EMD的柴油机失火故障诊断

针对坦克柴油机失火故障诊断问题,在实车上模拟了失火故障,应用EMD对不同状态下的排气噪声信号进行了经验模态分解,利用Hilbert变换求取了主固有模态分量(IMF)的瞬时频率函数,以其围绕周期性排气噪声基频的波动方差和平均穿越率为特征参数,建立了一种诊断柴油机失火故障的方法。应用结果表明了诊断方法的可行性。     

电控柴油机的在线失火诊断策略研究

为了满足日益严格的排放法规，电控发动机均要求装备OBD(在线诊断)系统。而在线的失火诊断则是电控柴油机故障诊断项目中的一个重要内容。为此采用曲轴的瞬时角加速度对发动机的失火故障进行监测，并制定了相应的诊断策略。实机试验表明，该失火诊断策略能实时有效地诊断出失火故障。     

柴油机气缸盖振动信号特征提取方法的研究

研究了基于短时AR分析、小波多分辨率分析和小波包分析的故障特征提取和识别方法,分析了柴油机气缸盖振动信号特征提取方法。得出了两条重要结论:基于短时AR分析的柴油机气缸盖振动信号整循环特征提取方法特别适合于短序列数据的分析;利用小波多分辨率分析和小波包分析以及Kllback-Leibler信息量最小,对柴油机表面振动信号进行分解与分析,确定各故障状态的特征频带,进而可用频带的时间序列的时序模型作为特征矢量,实现对柴油机运行状态故障的诊断。     

基于排气噪声双谱分析的坦克柴油机失火检测

介绍了目前多缸柴油机失火故障检测的常用手段。通过对坦克柴油机不同状态下排气噪声信号的双谱分析，提出了一种特别适合实车不解体检测失火故障的方法，并编写了应用软件。试验结果表明，该方法切实可行，不存在安装问题，成本低、操作简单、易于推广。     

大功率柴油机综合故障诊断系统的研究与开发

研究开发一套实用化的综合故障诊断系统，该系统通过采集气缸压力数据，并对其进行热力学分析计算，得出反映柴油机本质工作状态的若干参数，然后由故障诊断专家子系统推理判断柴油机工作状态，能够诊断出配气、燃油、燃烧室等子系统的各类故障。该系统实际应用取得了良好的效果。     

基于神经网络信息融合的发动机失火故障诊断

对发动机气缸失火故障进行实车模拟试验,测量了发动机的机体振动信号及瞬时转速信号,并对其进行了时、频域分析.通过小波分析方法提取了振动信号能量特征,通过复杂度分析方法提取了转速信号的复杂度特征用于故障诊断.根据多传感器信息融合理论,建立了集成神经网络信息融合模型对气缸失火故障进行了诊断.结果表明,发动机机体振动能量特征和转速复杂度特征能够反映气缸失火现象,基于发动机振动和转速信息融合进行气缸失火故障诊断,诊断可靠性较高.     

基于曲轴扭振信息识别的柴油机失火气缸判别方法

为解决柴油发动机在高转速、低负荷工况下难以准确判断出发生失火故障的气缸的问题,提出了通过检测曲轴转速信号中的扭振信号起始点来判定失火气缸的故障诊断方法。该方法首先通过分析单缸失火时的转速信号以确定曲轴扭振的自由频率,然后基于该频率构造正弦检测信号,将该检测信号与各缸做功转角范围内的转速信号做内积运算,并得到的内积值作为失火气缸的指示特征。在6缸柴油机上的失火试验证明该方法能够在高转速低负荷情况下准确识别发动机的单缸失火和两缸失火,弥补了传统失火诊断方法工况覆盖率低的不足。     

局域波关联维数在柴油机故障诊断中的应用研究

根据局域波分解理论，分析了信号经局域波分解后所得各内蕴模式分量的特性，提出了用各分量的关联维数来描述柴油机的工作状态。研究结果表明：在相同工作状态下，同一模式分量有相近的关联维数，而在不同状态下则关联维数明显不同，故关联维数可用于故障的特征提取，通过仿真分析和对6BB1型车用柴油机的故障诊断结果表明了该方法的有效性和工程实用性，从而为柴油机的状态监测与故障诊断提供了一种有效途径。     

基于瞬时转速的柴油机故障诊断仪的研制

以PC104嵌入式工业计算机为核心研制了柴油机故障诊断仪,编制了信号采集、特征提取和故障诊断软件,通过测量瞬时转速和上止点信号,可在不解体和拆卸的情况下对柴油机各缸工作不均衡、气缸密封性等故障进行诊断。诊断仪具有多功能、智能化、人机界面友好、操作简单等特点。     

基于AR模型和K-L信息量的柴油机气阀机构故障诊断

通过模拟气阀机构的两种常见故障:气阀漏气和气阀间隙异常,采集柴油机缸盖表面的振动信号.提出了柴油机气阀机构的状态监测及故障诊断策略,采用FPE准则和Burg算法建立不同状态时振动信号的AR模型,利用K-L信息量对不同工作状态进行了有效识别.诊断结果表明该方法是可行的,便于实现柴油机气阀机构故障的在线实时监测与诊断.     

基于LMD边际谱的柴油机气门故障诊断

针对柴油机气门间隙故障诊断问题,在WP7柴油机上模拟了多种气门间隙故障,测取了正常及故障条件下的缸盖振动信号。考虑柴油机缸盖振动信号具有非平稳的特点,提出一种基于局部均值分解边际谱和马氏距离的故障诊断方法。该方法在LMD边际谱的基础上定义了频率中心,并以此作为柴油机气门间隙的故障特征,利用马氏距离判断柴油机气门的工作状态。试验结果表明:该方法可以有效地提取柴油机气门间隙故障特征,实现柴油机气门机构故障诊断。     

基于无损检测的柴油机状态监测与故障诊断

针对柴油机各组成部分的主要故障模式和无损检测的需求,确定了对柴油机整机技术状态进行监测的参数;以便携式工控机为核心,配以不同功用的传感器、信号调理电路以及多路数据采集卡,完成了柴油机在线故障诊断设备的硬件设计;分析了柴油机故障诊断的原理;通过对有关动态信号的采集、分析和特征参数提取,实现了对柴油机进行无损检测和故障诊断的功能。     

基于融合理论的车用柴油机失火在线诊断

为避免车用柴油机失火故障发生,基于信息融合理论,制定了柴油机失火诊断策略和失火率预测模型;利用轻型车排放转鼓循环的动力与排放等试验数据,对柴油机失火及失火率进行了判别与预测.根据国Ⅳ的OBD系统项目试验条款,通过失火控制器设定失火故障,进行了车用柴油机失火诊断、失火率预测和排放测试等试验.结果表明:诊断训练误差为0.08％,失火诊断的准确率为99.92％,失火率的诊断误差为0.05％,证实了制定的柴油机失火诊断策略是切实可行的;表明了信息融合方法是柴油机失火诊断、失火率预测的理论基础,为车用柴油机满足OBD排放规定提供了保障.     

柴油机故障振动诊断系统的研究

本文以陆用４１３５Ｄ柴油机为研究对象，介绍柴油机振动测试与故障诊断系统。通过正常状态与故障状态下振动特性的比较分析，建立故障诊断的依据。实测表明：该系统对柴油机故障的诊断是可靠的、有效的。     

基于爆发噪声信号的内燃机失火故障诊断研究

本文提出了一种利用爆发噪声诊断内燃机失火故障的新方法。通过高压进油管压力信号的分析,将爆发噪声信号以内燃机一个工作循环为周期分割成多段信号。采用重采样技术,使分段信号长度一致并保证在时域上对齐。用等高线图法对分段信号进行能量面积分析。实践证明该方法可以准确的诊断出多缸失火故障及失火气缸位置。     

基于SOM神经网络的柴油机燃油系统故障诊断

利用神经网络的非线性映射,及其高度的自组织和自学习能力,将SOM网络应用于柴油机的故障诊断。利用夹持式传感器获得柴油机喷射系统的燃油压力波形,对波形进行时域分析和特征提取。根据所取得故障信息及其对应的故障类型来构造网络结构,用单一故障样本对网络进行训练,根据输出神经元在输出层的位置对故障进行判断。通过仿真实验验证SOM神经网络在柴油机故障诊断的正确性。经实例分析证明,该方法可对故障进行有效诊断。     

基于NLMS-WP及BP的风机轴承故障诊断方法

为解决风机轴承故障诊断问题,全面提取轴承运行状态的特征信息,提出了基于NLMS与WP相融合的特征提取及神经网络相适配的故障诊断方法。首先采用自适应滤波器对故障信号进行滤波去噪,再利用小波包对信号进行分解重构并提取其能量特征,将小波包各个频段的能量比系数作为风机轴承的故障特征,并通过改进的神经网络模型分类识别轴承的故障信号,实现不同类型的轴承故障诊断。试验结果表明,该方法弥补了传统故障诊断方法的不足,提高了故障类型识别率和故障诊断准确率,诊断效果良好。     

FTA在柴油机电控系统故障诊断中的应用研究

利用故障树分析原理,对某型号柴油机电控系统典型故障进行分析研究,结合故障树最小割集的诊断方法,通过定量计算并在量级上进行了分析比较,为柴油机电控系统故障诊断提供了具体有效的测试步骤和诊断流程,提高了故障诊断效率,可以用于系统快速诊断。     

利用凸轮轴动态扭矩诊断柴油机燃油喷射系统故障

本文提出了一种新的诊断技术—用凸轮轴扭矩信号作为判别柴油机燃油喷射系统工作状态的参数。作者对凸轮轴扭矩进行了分析,提出了诊断参数,开发了计算机故障诊断系统,在台架上进行了故障模拟试验,并对6135柴油机进行实机监测。理论和试验表明:用扭矩诊断技术可以诊断喷油系统的常见故障,用凸轮轴扭矩信号可以在试验台上或在柴油机上对多至18缸的组合式油泵各缸的喷油正时、供油量均匀性进行监测和调整。本技术除了适用于柴油机监测,还可望用于高压油泵出厂试验之传统方法的改进。