基于Bootstrap方法构造故障特征库的研究

本文应用Bootstrap方法对小样本条件下设备故障特征库的构造进行了深入研究。Bootstrap将传统的数理方法和数值模拟技术相结合，去除了利用传统统计工具构造故障特征库时需要占有大量故障样本的要求。以构造气门机构运行状态的故障特征库为例，给出了小样本条件下构造故障特征库的基本方法。应用该方法可以提高设备诊断的效率和准确度，具有较高的工程实用价值。     

统计模拟在气阀机构故障诊断中的应用

介绍了统计模拟方法的基本原理，应用Bootstrap方法对提取的缸盖振动信号的特征参数进行统计模拟计算，给出这些特征值的置信区间估计，实现了气阀机构故障的定量诊断和状态识别。试验结果表明：这种方法解决了小样本条件下气阀机构故障诊断中特征参数置信区间估计及故障特征库建立的问题，是简单实用和可行的。     

柴油机掉缸故障检测及排除

针对某四缸直列轻型柴油机存在的掉缸故障,采用台架振动测试、道路振动测试、振动疲劳试验以及端子保持力测试等测试手段,系统地分析掉缸故障原因。结果表明:柴油机掉缸原因为喷油器接插件端子保持力可靠性不稳定,在线束拉扯力和振动的相互作用下导致接触件断路。通过改进喷油器接插件结构型式,采用更稳定的接插件端子,优化线束走向,重新设计大刚度的固定支架,优化高压油管管型并增加固定管夹等措施,彻底消除掉缸故障。     

船用柴油机拉缸故障仿真分析及解决

针对某船用柴油机在110%超负荷运行时易出现拉缸故障的情况,采用模拟仿真的手段,对其产生的原因进行分析研究,并采取相应改进措施,对活塞进行了优化设计及试验验证,解决了该型柴油机拉缸故障,为提高柴油机可靠性和延长使用寿命提供了一条有效途径。     

某六缸柴油机惰轮轴烧死故障的排查分析及改进

针对某拖拉机用六缸柴油机惰轮轴烧死故障问题,运用KISSsoft齿轮传动设计分析软件,对零部件及系统设计的合理性进行分析,最终分析出惰轮轴烧死的主要原因,提出整改措施,并通过台架液压站模拟试验验证整改措施。     

车用发动机运行状态的模糊聚类与识别

利用混沌理论对车用发动机多组振动信号进行相空间重构，计算出不同运行状态的关联维数，同时结合各状态的振动平均值、峰峰值、燃料敲缸系数及机械敲缸系数组成状态向量样本。在此基础上，利用模糊C-均值的方法对样本数据进行聚类分析，得到标准状态向量，从而实现发动机当前状态的模糊识别。试验结果表明这一分析方法可为发动机的故障监测和及时维修提供可靠依据。     

柴油机气门故障信号的双谱图形分形维数分析

气门间隙异常是柴油机常见机械故障之一,对其进行准确的诊断对提高柴油机的使用寿命具有积极的作用.针对柴油机气门间隙异常的问题,在某直列6缸柴油机上模拟了不同气门故障,提出了基于双谱估计、图像处理以及分形理论相结合的故障诊断方法.该方法首先利用双谱估计对非线性、非高斯信号的敏感性质,分析了不同故障状态下振动信号中非高斯成分及二次相位耦合特性,然后通过图像处理技术将双谱图表示为以像素位置及对应颜色强度构成的三维空间曲面,最后利用分形理论提取该曲面的分形盒维数作为故障特征.结果表明:不同状态下柴油机振动信号的双谱及其图像分形维数明显可分,正常状态下的双谱峰值分布最为复杂、分形维数最大,故障状态下的分形维数分别处在不同的范围.因此,以振动信号的分形维数作为特征值可实现柴油机气门故障诊断.     

基于瞬时转速和双谱的内燃机故障诊断研究

首先对双谱分析和瞬时转速信号的特点进行分析，测量6135柴油机在正常、轻微故障和严重故障三种状态下的瞬时转速，分别计算其双谱，得到了具有明显区别的双谱幅值图；通过计算双谱对角切片，可以容易且有效地识别故障的存在；进一步分析双谱相位信息，可以确定单缸断油时的故障缸位置。根据瞬时转速的双谱特征进行故障诊断，故障特征明显，诊断效果良好。     

小波分析在柴油机滑动主轴承接触摩擦故障诊断中的应用

本文以柴油机滑动主轴承为研究对象，在试验台上采用从正常润滑状态逐步向干摩擦状态过渡的方法模拟故障，利用振动信号对滑动轴承的工作状态进行监测，并用小波分析方法对该非平稳时变信号进行处理，取得了较好的诊断效果。结果表明，小波分析方法用于柴油机的振动故障诊断是有效可行的，对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

应用模糊模式识别诊断汽油机“灭缸”故障的研究

本文应用模糊模式识别技术来诊断汽油机故障，它通过测试汽油机一个工作循环内的转速波动并将它分为和汽油机缸数相等的样本。采用多个参数，确定合适的隶属函数，求出各样本和标准样本的贴近度，最终判别汽油机各缸的工作状态。作者在ＳＹ４９２Ｑ４型汽油机上进行了验证，证明了文中采取的诊断方法的准确性。     

Fault diagnosis of PEMFC systems based on an auxiliary transfer network

Data-driven fault diagnosis methods require huge amounts of expensive experimental data. Due to the irreversible damage of severe fault embedding experiments to proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) systems, rare available data can be obtained. In view of this issue, a fault diagnosis method based on an auxiliary transfer network (ATN) is proposed. This method uses two parallel neural networks (main and auxiliary neural network) and a prediction fusion module to realize fault diagnosis. The auxiliary neural network is a fault diagnosis classifier pretrained based on both slight and severe fault simulative data, and its weights are transmitted into the ATN structure and frozen. After that, the main neural network is trained based on a large number of slight fault experimental data and a small number of severe fault experimental data. Through ATN, the main neural network learns the abstract features of severe faults under the guidance of auxiliary neural network, and realizes the transfer learning from simulation-based fault diagnosis classifier to experiment-based fault diagnosis classifier. Through testing, the accuracy and precision of ATN-based fault diagnosis classifier with LSTM as both main and auxiliary neural network reaches 0.993 and 1.0 respectively, which is higher than the common data-driven methods.     

船舶模拟推进装置的结构设计及其试验研究

基于结构相似性原理，提出了一种以柴油机喷油泵为激振源的船舶模拟推进试验装置。讨论了模拟推进装置的系统结构以及扭振测试诊断原理，通过对轮子不平衡、轴系不对中、轴承磨损、油压负载激振和多缸断油等工况的扭振特性试验，验证了模拟推进装置是一种理想的船舶轴系扭振试验和软件性能测试设备。     

小波除噪、神经网络与发动机故障诊断

给出了利用起动电压波形来检测气密性这一简单易行的实验原理与方法。并对代表性波形进行小波除噪处理，在此基础上，提出了6个故障信息特征参数，通过对径向基神经网络的训练和检测，证明该神经网络能够成功的进行故障模式的辨识。从而为发动机压缩性故障诊断提供一个较好的方法。     

发动机模拟试验台

发动机模拟试验是利用计算机,单片机联合工作,对发动机试验台进行实时仿真,具有形象,逼真,节省开支等优点。同时,具有发动机实际试验中所不可能做的故障诊断部分,更加有利于教学,培训。在实际教学中收到的很好的效果。     

一种改进的MRVM方法及其在风电机组轴承诊断中的应用

针对风力机电组轴承故障难以诊断的问题,提出一种基于改进多分类相关向量机(MRVM)的风力机电组主轴轴承概率性智能故障诊断方法。首先,为了减少人为设定核参数的主观性以提高其分类性能,提出MRVM最优核参数自适应选取方法;然后,通过仿真实验结果验证所提方法的有效性及优越性;最后,以风电机组主轴滚动轴承故障诊断为实例,提取小波包能量为故障特征输入到改进后的MRVM中进行故障识别。实验结果表明,该方法可提高故障诊断准确率及效率,同时可输出故障诊断结果的概率信息,为实际检修人员提供更多参考信息。此外,通过与其他方法的对比实验进一步表明该方法在智能故障诊断方面的优越性。     

Fault diagnosis of proton exchange membrane fuel cell system of tram based on information fusion and deep learning

The reliability of fuel cell tram depends largely on the normal operation of on-board proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) system. Therefore, timely and accurate fault diagnosis is necessary to further commercialize the fuel cell tram. And, a new fault diagnosis method BPNN-InceptionNet based on information fusion and deep learning is proposed in this paper. In this method, high-dimensional abstract features are extracted from the original measurement information by back propagation neural network (BPNN) and converted into feature maps for information fusion in feature level. Then the feature maps are transferred to a proposed Convolutional Neural Network (CNN) based on InceptionNet to realize fault classification. From the experiments, it is found that the kappa coefficient by BPNN-InceptionNet for the test set can reach 0.9884, which is better than that by BPNN, BPNN-VGG, and support vector machine (SVM) classifiers, meaning that the proposed method can achieve better diagnostic performance.     

一种新型高压共轨喷油器高速电磁阀驱动模块研究与开发

开发设计了一种新型喷油器高速电磁阀驱动模块,并给出了软件控制策略。驱动模块具有两路完全独立的高压源,且电压峰值可调,交替工作实现多次喷射,可适应不同喷油器系统要求,驱动模块具有自诊断及故障保护功能。以驱动模块为核心的电控单元通过了电磁兼容性试验,最后给出了驱动模块充电时间及油泵台架试验结果。     

基于多征兆融合与神经网络的柴油机故障诊断程序设计

将柴油机特定故障的各种征兆参数整合,可实现多征兆融合的故障诊断,然后采用神经网络的方法对各种故障与参数进行识别,可达到较好的诊断效果。重点介绍了神经网络的构建与程序设计,以及多征兆融合的故障识别方法。最后,通过试验及其数据分析证明了该方法的有效性。     

Control of a doubly fed induction generator in a wind turbine during grid fault ride-through

This paper analyzes the ability of a doubly fed induction generator (DFIG) in a wind turbine to ride through a grid fault and the limitations to its performance. The fundamental difficulty for the DFIG in ride-through is the electromotive force (EMF) induced in the machine rotor during the fault, which depends on the dc and negative sequence components in the stator-flux linkage and the rotor speed. The investigation develops a control method to increase the probability of successful grid fault ride-through, given the current and voltage capabilities of the rotor-side converter. A time-domain computer simulation model is developed and laboratory experiments are conducted to verify the model and a control method is proposed. Case studies are then performed on a representatively sized system to define the feasibility regions of successful ride-through for different types of grid faults.