基于双谱的柴油发动机活塞销故障诊断

为了从柴油发动机振动信号中提取出活塞销故障特征,采用双谱对振动信号进行了分析,并在双谱模域内沿平行于对角线的直线,按特定步长搜索双谱特征频率面,计算其平均幅值得到号特征参数,最后利用GA-BP神经网络成功地对故障进行了模式识别.试验结果表明,对于EQ6BT发动机,诊断活塞销故障的最佳部位为发动机缸体下部左右两侧机体,最佳转速为1 800 r/min,特征频率为1.3～3 kHz;信号特征不仅存在于对角线上,还大量存在于对角线以外的区域;采用双谱分析提取故障特征,结合神经网络进行故障诊断,效果良好.     

基于小波分析的柴油机瞬时转速信号研究

提出一种新的柴油机瞬时转速信号的故障特征的提取方法,柴油机瞬时转速信号经过小波降噪处理,有效地剔除柴油机瞬时转速信号的噪声干扰,提高信号的信噪比。提取单缸作功冲程峰谷值差值作为特征值,通过时域曲线和特征值变化曲线可以明显看出单缸断油的故障,建立起能量到柴油机故障的映射关系,最后利用BP神经网络训练可以得到很好的效果。     

瞬时转速的提取方法

本文通过台架试验，实测气缸内压力，并利用实测压力数据及建立柴油机瞬态转速动力学模型，进行瞬时转速仿真计算；同时实测瞬时转速信号，进行数据处理及其瞬时转速与柴油机工作状态的相关分析。     

内燃机瞬时转速的研究

引言　　内燃机瞬时转速信号中蕴含着丰富的发动机工作状态信息,转速的波动与各缸的发火是一一对应的,它综合反映了气缸的工作状态和工作质量,凡可以影响发动机热力循环的故障（如燃油系统故障、进气系统故障等）在瞬时转速信号中均可以反映出来。对于不同的机型,虽然其结构参数不同,但其瞬时转速的相对变化却大致相同。本文即对内燃机瞬时转速的测量、噪声分析、最佳滤波、特征抽取等进行了理论和试验研究。１　瞬时转速的测量　　齿轮磁电式传感器装置仍然是目前使用最普遍也是最简便易行的瞬时转速测量装置,其结构原理如图１所示…     

EMD方法在内燃机故障诊断中的应用

针对内燃机瞬时转速信号的非平稳性特点,将EMD方法用于瞬时转速信号的时频分析,将其自适应分解为几个基本模式分量和剩余值序列;对各个基本模式分量进行Hilbert变换得到Hilbert谱,从而得到瞬时频率和振幅随时间的变化规律,并进一步得到了EMD边界谱。实验测量6-135型柴油机正常和故障状态下瞬时转速信号,对其进行EMD分析表明：瞬时转速EMD边界谱可以指示有无故障发生,而瞬时频率和分解剩余值序列可以指示故障缸位置,二者结合可以较好地实现内燃机的故障诊断,为基于瞬时转速的内燃机故障诊断提供了一条新的思路。     

汽油机转速谱诊断系统的开发

本文介绍了自行设计的40MHz 的转速谱分析系统,它通过测试发动机瞬时转速来诊断其故障。系统以8098单片机为中心测试单元,配有打印机。通过和微机的通讯,可以将测试结果传输给微机进行分析计算。本文在介绍了系统硬件及接口电路后,给出了微机转速谱分析系统各部分功能和转速谱计算方法。     

低转速下基于AE信号与LMD的滚动轴承故障诊断

为实现低转速状态下的滚动轴承故障诊断,解决声发射(AE)波形流数据量大,计算复杂度高,不利于实时分析处理的问题,提出一种基于AE信号时序信息熵特征的局部均值分解(LMD)的时频分析方法。首先,采用分帧的预处理方法,对AE信号分帧并逐帧提取信息熵特征,建立时序特征序列,然后采用LMD时频分析方法对时序特征序列模态进行分解,最后计算一阶模态瞬时幅值的Hilbert包络曲线。结果表明:该方法提取的特征对低转速状态下内圈裂纹故障具有明显的辨识度,能有效识别出低转速状态下的滚动轴承故障。     

用双传感器法提高内燃机瞬时转速测量精度的研究

通过分析内燃机飞轮瞬时转速的测量误差，提出角度误差是测量飞轮瞬时转速的主要误差来源，并提出一种精确测量内燃机飞轮瞬时转速的方法-双传感器法。在单缸机和4缸机上采用本方法测量了飞轮瞬时转速，并与传统方法作了对比。试验结果表明：用双传感器法可有效消除测量飞轮瞬时转速过程中因加工及磨损造成的角度误差，提高了内燃机飞轮瞬时转速的测量精度，本方法同样适用于其它旋转机械的瞬时转速的精确测量。     

柴油机转速的测量与应用

本文首先给出了柴油机转速的测量方法，然后详细介绍了利用循环转速检测柴油机调速性、进行无外载加速测功，利用瞬时转速检测气缸气密性和工作缸动力性的原理和实践。分析和实践表明，通过柴油机转速的测量与分析，可以得到有关机器运转状态和相关故障的丰富信息。因此转速分析是柴油机状态检测与故障诊断行之有效的方法。     

柴油机转速的测量与应用

本文首先给出了柴油机转速的测量方法，然后详细介绍了利用循环转速检测柴油机调速性、进行无外载加速测功，利用瞬时转速检测气缸气密性和工作缸动力性的原理和实践。分析和实践表明，通过柴油机转速的测量与分析，可以得到有关机器运转状态和相关故障的丰富信息。因上转速分析是柴油机状态检测与故障诊断行之有效的方法。     

轴心轨迹对柴油机瞬时转速测量影响的仿真研究

柴油机瞬时转速信号可有效用于机器故障诊断,但测量误差难以解决,轴心轨迹就是其中一个重要影响因素。首先分析了瞬时转速信号测量中轴心轨迹误差的来源和构成,表明轴心轨迹可对传感器信号产生复杂的调频和调幅影响,通过详细分析其对瞬时转速测量的影响途径,并得到了在这些干扰下磁电式传感器输出电压波形的理论函数表达式;然后通过仿真计算,证明了轴心轨迹对瞬时转速测量计算有明显影响,并提出了相应的解决方法。     

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。     

Three phase induction machines asymmetrical faults identificationusing bispectrum

Bispectrum analysis is introduced for three-phase induction machine faults identification and condition monitoring. Bispectrum analysis is capable of providing more information than power spectrum analysis. In the present investigation, machine vibration signals operating at different rotating speed and degree of unbalance are thoroughly analyzed. Very promising results were obtained and presented. The results and analysis indicate that bispectrum analysis can be successfully applied to machine asymmetric faults, machine rotation speed and stator winding fault analysis and identification     

基于改进段角加速度和神经网络的柴油机失火诊断研究

针对失火故障中存在的高速轻载诊断困难,失火程度无法判别的问题,通过对比分析正常状态与失火情况下瞬时转速的特征,发现缩短段角加速度段长度,能够有效提升特征对失火故障的敏感度,同时,用神经网络方法代替阈值规则,能够很好地利用各缸特征值间的联系诊断失火。基于此,提出一种改进段角加速度和神经网络相结合的失火故障诊断方法。该方法能够实现对全转速范围单缸完全失火的诊断,且利用二级诊断的方式可以对失火程度进行有效判别,在高速轻载工况依旧具有很好的准确率。同时,提出的方法在学习阶段所需数据量小,适用于发动机失火故障的在线诊断。     

基于轴承座振动信号检测的轴系扭振监测方法实验研究

提出了一种基于轴承座垂直方向振动信号检测的轴系扭振监测与诊断的新方法,建立了扭振监测与诊断的理论模型,给出了轴系扭振故障存在与否的诊断准则。实验结果表明:该方法在保证轴系扭振监测实时性的同时,能够准确、有效地判别出冲击载荷下的扭振故障,能够清楚地显示轴系的前两阶扭振固有频率上的振动响应分量,且验证了所提出的扭振故障特征参数在很宽的转速范围具有良好的稳定性。研究结果为汽轮发电机组轴系扭振故障在线监测提供了一种新的有效方法。     

基于HHT和SVM的供水管网爆管诊断模型研究

针对当前复杂供水管网泄水事故频发的现象,提出以管网发生故障时的瞬态水力数据信息为样本,采用Hilbert-Huang变换将故障样本信息从水压—时间的时域信号转换为压力幅值—频率的频域信号。分析选取频域信号中的主要特征值坐标作为支持向量机(SVM)的输入数据,并采用粒子群算法(PSO)对SVM参数进行优化,建立了基于HHT和SVM的供水管网故障诊断模型。实例应用表明,该模型在供水管网泄漏诊断中效果较好,从而验证了模型的可行性。     

基于HHT和SVM的供水管网爆管诊断模型研究

针对当前复杂供水管网泄水事故频发的现象,提出以管网发生故障时的瞬态水力数据信息为样本,采用Hilbert Huang变换将故障样本信息从水压—时间的时域信号转换为压力幅值—频率的频域信号。分析选取频域信号中的主要特征值坐标作为支持向量机（SVM）的输入数据,并采用粒子群算法（PSO）对SVM参数进行优化,建立了基于HHT和SVM的供水管网故障诊断模型。实例应用表明,该模型在供水管网泄漏诊断中效果较好,从而验证了模型的可行性。     

基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法

针对高维度、非线性的电力系统存在难以实现快速、精准和有效的故障诊断问题,提出了基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法。首先利用离散Hopfield神经网络(DHNN)算法对电网遥信数据分类和建立各种基准信号权值,构建了基准信号集合的信号模板;其次基于该模板建立各类故障指纹值编码及其编码组合为一体的指纹库;最后以瀑布沟水电站布坡三线“B相瞬时故障,重合成功”故障为例验证该诊断方法的正确性。结果表明,基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法与实际电网故障描述完全一致,可正确有效地提升电网故障诊断水平,同时还可将该方法推广应用于国内大型流域梯级电站群组合成的大规模高压电网的故障诊断中。