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.     

遗传算法在气门机构故障诊断中的应用

通过模拟柴油机气门机构的2种主要故障-气门漏气和气门间隙异常进行试验,采集柴油机缸盖表面的振动信号,计算 了柴油机缸盖振动信号的小波包能量、时域能量、最大幅值和奇异性指标。建立了振动信号的AR和ARMA模型,最后利用遗传算法进行自动再生最佳特征参数,得到了优化的气门机构故障诊断表达式,结果表明利用该表达式可以更简捷有效地进行故障诊断。     

基于时序分析的气阀机构故障诊断研究

通过模拟柴油机气阀机构的两种常见的主要故障：气阀漏气和气门间隙异常。采集气缸盖表面的振动信号，应用时序分析方法进行缸盖振动信号的AR谱估计，再从其AR谱中提取出可用于实际诊断的故障特征参数，最后利用欧氏距离判别函数进行故障状态识别。结果表明该方法是可行的，便于实现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。     

柴油机气门故障特征提取方法研究

针对柴油机气门故障诊断问题,在柴油机上模拟了气门间隙异常、气门漏气故障,同步测取了正常和故障情况下的缸盖振动与瞬时转速信号,提出了基于阶比跟踪的振动信号等角度重采样方法,准确地实现了振动信号时间域到角度域的转换,避免了频谱泄漏及混叠。考虑到缸盖振动信号的非平稳特性,应用经验模态分解法将振动信号分解成一系列具有不同尺度的内禀模态函数,利用三维Hilbert谱提取了反映柴油机故障的特征参数。试验结果表明:研究方法可以有效地提取柴油机振动信号的故障特征,从而实现柴油机配气机构故障诊断。     

基于时频谱图与图像分割的柴油机故障诊断

将图像分割理论引入柴油机故障诊断中,提出一种基于时频谱图、图像分割和模糊模式识别的柴油机故障诊断新方法.首先利用二进小波对柴油机缸盖振动信号进行预处理,然后用时频谱图对柴油机气门机构4种状态下的缸盖表面振动信号进行时频分析,并将谱图结果根据图像分割理论对其等高图进行分割,最后通过选取分割后图像的特征体质心位置、特征体面积、数目和熵作为特征参数,并利用模糊C均值聚类对图像进行分类识别.试验结果表明,新方法提取的振动信号图像几何特征与形状特征参数能充分反映柴油机气门工作状态的信息,对不同类型的气门故障均能正确诊断.     

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.     

应用图像处理进行内燃机故障诊断时应注意的几个问题

图像处理技术在内燃机的故障诊断与状态监测中应用还很少 ,本文探讨了应用于这方面时应注意的几个问题。指出利用缸盖振动信号小波包分解后的时 -频分布图的灰度直方图进行故障诊断的效果并不好 ,并分析了原因 ;进行了信号加噪声与不加噪声的诊断效果对比 ,发现噪声对基于图像处理的气门机构故障诊断的影响不大 ,验证了这一方法的工程实用性和可用性。     

基于阶比双谱分析的发动机故障特征提取

双谱估计是非线性、非高斯信号分析的有力工具，它能抑制加性有色噪声的影响，辨识非因果、非最小相位系统或重构非最小相位信号，抽取由于高斯性偏离引起的各种信息，检测和表征信号中的非线性以及辨识非线性系统。但是它是以分析稳态信号作为前提条件。严格上讲，用它去分析内燃机上所得到的非稳态信号是不合适的。阶比双谱估计是一种新方法，将等时间间隔采样(△t)所得的非稳态信号按等转角间隔(△θ)重采样，得到阶域中的稳定信号，再用双谱进行分析。通过仿真信号的分析对比显示了该方法的优越性。运用此方法对内燃机主轴承不同间隙下的噪声信号进行分析，结果表明，此方法能有效地提取故障的特征，实现状态监测。     

应用图像处理进行内燃机故障诊断时应注意的几个问题

图像处理技术在内燃机故障诊断与状态监测中应用还很少，本文探讨了应用于这方面时应注意的几个问题。指出利用缸盖振动信号小波包分解后的时－频分布图的灰度直方图进行故障诊断的效果并不好，并分析了原因；进行了信号加噪声与不加噪声的诊断效果对比，发现噪声对基于图像处理的气门机构故障诊断的影响不大，验证了这一方法的工程实用性和可用性。     

冲击响应信号反演柴油机气缸压力的研究

以4120SG型柴油机为研究对象,分析了缸盖系统的激励源和响应特性,根据柴油机的发火顺序和相位关系,确定了缸盖表面振动的响应信号;采用倒频谱法进行了气缸内压力的反演研究,试验结果表明:对缸盖表面信号进行适当的预处理后,可以较好地反演出柴油机缸内压力信号,使得利用表面振动信号监测柴油机运行状态成为可能。     

高速柴油机气阀组件振动监测诊断技术试验研究

介绍了利用气缸盖表面振动信号对高速柴油机气阀组件等故障进行的振动监测诊断试验研究。分析了引起缸盖振动的激励源特征;对单缸熄火和气阀组件等故障进行了模拟试验;对不同故障状态的气缸盖表面振动信号进行了测量分析,提取用于故障诊断的特征参数,建立了不同类型及不同程度故障与特征参数间的相互关系。     

奇异值分解与小波分析在柴油机振动信号降噪中的应用

介绍了奇异值分解与小波分析的方法,用数值模拟比较了两种方法的优缺点。将两种方法分别用于柴油机缸盖振动信号和气缸压力信号的降噪,用小波分析方法分离了整机振动对缸盖振动信号的影响;用奇异值分解方法去除了通道效应对测得的气缸压力的影响。     

基于径向基函数神经网络的内燃机气缸压力识别

提出了一种新的利用内燃机缸盖振动信号识别气缸压力的径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络方法。首先，给出了该方法的实现原理与步骤，并根据内燃机的工作特性，对径向基函数神经网络的参数进行了有效的设置，建立了完整的内燃机缸盖振动信号与气缸压力之间的非线性映射关系；然后，对试验数据进行了处理。结果表明，这种方法不仅在压力波形而且在特征点的数值上都具有较高的识别精度并有较强的鲁棒性。最后，对有关问题进行了讨论。     

小波包改进算法及其在柴油机振动诊断中的应用

针对柴油机缸盖表面振动信号的非平稳时变特点,提出了基于小波包分析的柴油机振动诊断方法。给出了小波包变换的一种改进算法,通过移频处理,克服了原算法中的频率混叠现象,使分解序列的排列顺序与频带的线性划分顺序一一对应。通过对完整工作循环内的缸盖信号进行小波包分解,实现了整循环诊断特征向量的快速提取。试验结果表明,该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的,对其它复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

基于经验模态分解方法的柴油机振动信号去噪声处理

针对柴油机振动信号的瞬时非线性特点,提出采用柴油机振动信号的本征模函数(IMF)分量进行特征频带识别的新方法。将柴油机振动信号经经验模态分解,并去掉主要干扰因素所对应的IMF分量,再将剩余IMF分量进行重构得到柴油机振动信号。实际测试结果表明,重构后的信号能反映柴油机机身振动的真实趋势。     

基于小波改进阈值消噪的缸盖振动信号分析

提出了一种改进的小波阈值新方法对内燃机缸盖振动信号进行消噪,进而实现特征向量的提取。试验表明采用改进小波阈值方法能有效地消除信号中噪声的干扰,提高信号的信噪比。用小波包提取消噪后信号的能量作为特征向量,来表征内燃机故障特征,可为神经网络的自适应故障诊断提供新的故障样本。     

融合技术在柴油机故障诊断中的应用

导致柴油机同一故障的各相关检测信号使其融合，应用在神经网络故障识别系统中，可以快速，准确地诊断柴油机.主主要融合气缸振动信号，喷油信号及水温信号，设计了通过撮以信号持征值，应用神经网络识别系统诊断柴油机功率下降故障的方法。信号特征值分别按各自信号的特点提取，其中气缸振动信号以振动信号的各子带功率谱为特征，即在频域中选取特征；喷油信号以信号波形形状识别为特征，即在时域中选取特下；水温信号因其为慢速变化信号，取不同阶段的水温信号为特征。     

汽油机爆震边缘检测的研究

汽油机爆震的难点是爆震边缘点检测,爆震边缘点是汽油机点火闭环控制的前提。研究了利用振动信号检测汽油机爆震边缘的方法。研究表明,利用离散小波变换能够有效地从振动信号中检测出爆震边缘特征,而且利用一只振动传感器即可以有效地检测出多缸汽油机各缸的爆震边缘。