BP神经网络在高压共轨式电控柴油机故障诊断中的应用

作者运用了优化算法的BP神经网络设计高压共轨式电控柴油机的故障诊断系统，以电控发动机的传感器数值作为BP网络的输入，把发动机的故障状态作为BP网络的输出，以此来对电控柴油机进行实时的故障诊断。将诊断结果与实测结果进行比较后，证明此方法是可行的。     

高压共轨式电控柴油机故障诊断策略仿真研究

采用了基于模型的故障仿真技术来解决故障诊断问题，并为某型发动机建立了在线故障诊断的仿真系统，该系统利用MATLAB的SIMULINK和STATEFLOW工具箱建立完成，其中包括发动机、传感器、控制器和执行器模型，模型兼顾实时性和准确性，为电控柴油机故障自诊断系统提供了良好的开发和验证平台。     

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。     

基于粗糙集理论的柴油机神经网络故障诊断研究

介绍了粗糙集理论的核心内容 ,给出了基于 kohonen神经网络的连续属性值离散化方法。应用粗糙集理论对反映柴油机运行工况的特征参数进行了属性简化 ,剔除了不必要的属性。研究了 RBF神经网络故障诊断模型及学习规则 ,给出了基于粗糙集理论的 RBF神经网络故障诊断原理和步骤。通过对柴油机供油系统柱塞磨损故障的自动分类和诊断 ,表明该系统能有效地减少神经网络的输入节点数 ,克服了神经网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点。     

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。     

基于关联规则分类的船用柴油机故障诊断

鉴于数据驱动的故障诊断方法诊断过程和结果难以解释,提出了一种基于关联规则分类(CBA)的船用柴油机故障诊断和故障作用机理解释方法．通过GT-Power柴油机故障仿真试验建立了柴油机故障数据库,采用关联规则分类算法构建了故障分类器,并基于可视化方法提取了重要规则,解析故障作用机理和模型的诊断过程．结果表明：基于关联规则分类的柴油机故障诊断方法对测试集的故障识别率高达98.67%,提取的规则较好地吻合相关热力学知识,可用于故障作用机理与诊断的进一步研究．     

电控柴油机EOL系统工艺建设的研究

介绍了电控柴油机EOL工位系统建设的解决方案,在生产线上使用EOL工具对电控柴油机ECU数据刷写的同时对柴油机进行故障诊断和故障清除,保存过程测试记录,并上传到服务器。实际使用表明,此EOL系统满足现代电控柴油机批量生产的需求。     

基于瞬时转速和ART2神经网络的柴油机故障诊断

分析了利用瞬时转速诊断柴油机故障的可行性,针对多数基于神经网络的故障模式诊断方法存在对未学习过的故障诊断能力差的缺陷,提出将瞬时转速与ART2神经网络相结合的柴油机故障诊断方法。在怠速工况下采集相关数据,实测数据的测试表明该方法诊断精度高、诊断结果可靠,故具有较高的实际应用价值。     

电控柴油机在线实时故障诊断方法研究

在线实时故障诊断具有直接实时准确等优点但电控柴油机的特点使得传统故障诊断方法已不能满足在线实时故障诊断的要求本文在分析各种故障诊断方法的基础上得出神经网络是电控柴油机在线实时故障诊断的一条新的途径并阐述了神经网络进行故障诊断的机会     

基于小波包与神经网络的柴油机故障诊断

针对柴油机缸盖振动信号的非平稳时变特点，提出应用小波包能量法提取故障特征向量，并将提取的特征向量作为BP神经网络的输入向量进行学习训练。训练后的神经网络可以利用测量的振动信号判断柴油机的气阀机构故障状况。实践证明该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的，对其他设备的故障诊断也具有借鉴意义。     

用模糊模式识别法诊断柴油机燃油系统故障

本文介绍模糊模式识别——模糊数学与模式识别相结合方法的推理过程,及其在柴油机燃油系统故障诊断上的应用。     

车用柴油机电子调速器的模糊控制研究

应用模糊控制方法对车用柴油机电子调速器的油门执行器位置伺服控制进行研究。模糊控制方法的显著特点是不需要对控制目标建立精确的数学模型。在常规的模糊控制器上提出一种在线修正因子和量化因子的自调整模糊控制器。这种修正算法是基于仿人工智能控制的思想,分析和识别系统的输出状态,动态地、独立地对量化因子和比例因子进行在线修正,以调整整个控制过程不同阶段的控制特性。发动机的台架试验结果证明油门执行机构获得了良好的动态响应特性。     

基于数据库与专家系统的柴油机故障诊断软件开发

基于对某型实船柴油机历史运行数据以及系统结构的分析,借助专家系统开展柴油机故障诊断软件的设计和开发。着重介绍了数据库的构成及数据挖掘技术,对实现该故障诊断系统的关键技术,如故障分类、贝叶斯网络推理诊断模型、基于SVM的柴油机故障诊断与预测以及专家系统进行了分析;并对该故障诊断系统的软件实现进行了描述。     

人工神经网络技术在柴油机排放控制中应用

以柴油机排放控制为例，讨论了神经网络技术在柴油机中应用的前景，提出了神经网络软测量的概念，建立了基于柴油机排放控制的模糊神经网络控制模型，并应用神经网络技术实现了柴油机ＮＯｘ排放量和油耗率的优化控制。     

Multiple Input Governor Control for a Diesel Generating Set

The paper presents a multiple-input single-output fuzzy logic governor algorithm that can be used to improve the transient response of a diesel generating set, when supplying an islanded load. The proposed governor uses the traditional speed input in addition to voltage and power factor to modify the fueling requirements during various load disturbances. The use of fuzzy logic control allows the use of proportional–integral–derivative (PID) type structures that can provide variable gain strategies to account for nonlinearities in the system. Fuzzy logic also provides a means of processing other input information by linguistic reasoning and a logical control output to aid the governor action during transient disturbance. The test results were obtained using a 50 kVA naturally aspirated diesel generator testing facility. Both real and reactive load tests were conducted. The complex load test results demonstrate that, by using additional inputs to the governor algorithm, enhanced generator transient speed recovery response can be obtained.      

基于燃烧过程分析及模糊诊断技术的柴油机故障诊断方法研究

利用先进的内燃机燃烧学和热力学模型，建立了基于模糊诊断技术的柴油机故障诊断方法，应用数理统计方法确定了柴油机工作过程参数隶属度函数，构造了模糊故障诊断矩阵，并应用计算机技术实现了对柴油机常见故障的模糊诊断，在柴油机故障诊断应用中取得了良好的效果。     

Output power control for large wind power penetration in small power system

Nowadays, wind turbine generator (WTG) is increasingly required to provide control capabilities regarding output power. Under this scenario, this paper proposes an output power control of WTG using pitch angle control connected to small power systems. By means of the proposed method, output power control of WTG considering states of power system becomes possible, and in general both conflicting objectives of output power leveling and acquisition power increase are achieved. In this control approach, WTG is given output power command by fuzzy reasoning which has three inputs for average wind speed, variance of wind speed, and absolute average of frequency deviation. Since fuzzy reasoning is used, it is possible to define output power command corresponding to wind speed condition and changing capacity of power system momentarily. Moreover, high performance pitch angle control based on output power command is achieved by generalized predictive control (GPC). The simulation results by using actual detailed model for wind power system show the effectiveness of the proposed method.     

基于模糊滑模控制的电子节气门仿真

电子节气门是一个非线性系统。本文建立了电子节气门模型,并将滑模控制和模糊控制结合起来,应用于电子节气门系统。在MATLAB平台上建立了仿真模型,仿真实验证明模糊滑模控制算法能够较好地实现对电子节气门的控制。     

柴油机动态工况仿真模型及控制算法的对比分析研究

建立柴油机准线性模型及非线性模型,在MATLAB/SIMULINK环境下分别对PID控制算法、模糊控制算法以及模糊PID控制算法的调速动态过程进行了仿真对比分析研究,结果显示在不同的模型下,不同的控制算法显示出不同的控制特性。     

模糊自学习控制在水电机组控制中应用研究

采用具有自学习能力的自适应模糊控制器来控制水电机组运行。自适应模糊控制器将模糊控制和神经网络结合,根据运行情况在线调整模糊推理规则和隶属函数,使控制系统具有自适应学习的特性。学习中学习速率和平滑因子可根据误差情况在线修改,克服了网络学习速度慢和局部最优的缺点。仿真实验表明,设计的自适应模糊控制器具有良好的鲁棒性,可有效地改善水轮发电机组系统的动、静态性能。