超声波散射式颗粒测量及其测量结果单值性的分析

提出了一种超声波散射式颗粒测量方法,论述了该技术应用的理论基础,并在详细分析其测量原理基础上,指出了在单频率换能器和单散射角下进行颗粒测量时存在着测量结果多值性的可能。给出了解决这一关键技术问题所采取的可能方案和措施。     

直列式内燃机往复惯性力对瞬时转速影响的仿真研究

提出了两种由直列式内燃机往复惯性力计算转速波动的仿真模型，对不同气缸间惯性力的相位耦合进行了仿真分析，证明缸数对转速波动的幅度和频率均有着很大的影响；利用希尔伯特变换对转速波动信号进行时频分析，证明了多缸机转速波动波形为调频余弦曲线。     

基于信息融合的柴油机缸套磨损故障诊断研究

针对柴油机缸套磨损故障进行模拟实验,获取了柴油机机体表面振动、铁谱分析故障信息,并对多源多维故障信息进行预处理,解决了模糊神经网络的输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数、学习样本的选择及网络的学习训练等问题;在上述工作的基础上,建立了柴油机缸套磨损故障诊断的模糊神经网络模型.为验证诊断模型的有效性,选取了四组分别来自不同故障类别的数据作为检验样本,运用模糊神经网络模型进行诊断,其诊断结果与实际情况十分吻合.研究表明,基于多信息的模糊神经网络模型能较有效地对柴油机缸套磨损故障进行诊断,此方法能减小故障诊断的不确定性,提高诊断精度.     

应用逆傅利叶变换进行内燃机瞬时转速信号提纯

本文从工程实用的角度提出了一种瞬时转速信号IFFT提纯方法，首先使用FFT将转速信号转换到频率域，然后深入分析内燃机瞬时转速及其干扰信号的频谱组成，对其频域数据进行处理，去除干扰成分，精确保留应有的成分，最后通过IFFT得到提纯后的瞬时转速信号。经仿真和实测数据验证，该方法不存在滤波时移现象，算法简单可靠，能够很好地还原转速波动信号。     

内燃机瞬时转速测量干扰因素分类与仿真

将影响内燃机瞬时转速测量的因素分为调频、调幅和附加波形影响，并得到了在这些干扰下磁电式传感嚣输出电压波形的理论函数表达式；使用插值计数法分别对3类因素的影响进行了仿真，结果证明了附加波形对瞬时转速测量计算的影响最大，调频干扰次之，调幅干扰对其几乎没有影响．     

柴油机缸套磨损故障的机体振动监测研究

研究了柴油机缸套磨损故障的机体振动监测,包括缸套破坏性磨损故障时的机体振动。首先分析了活塞对气缸套的冲击,建立了活塞撞击气缸套侧推力的数学模型,探讨侧推力的大小及作用时间。分析表明,柴油机活塞撞击是机体表面振动的主要激励源。通过模拟试验得知,缸套磨损状态有4种,当缸套间隙正常或中等磨损时,机体振动的增长速度较慢;严重磨损时,振动特征参数值明显增大;如果缸套处于破坏性磨损程度时还继续工作,机体振动则呈指数式增长。这说明机体表面振动特征值的改变可以反映缸套间隙的变化,因此,基于柴油机机体振动对缸套的磨损进行监测是可行的、有效的。     

柴油机排气噪声有源控制的试验研究

尝试利用自适应有源噪声控制技术对４－８５柴油机低频噪声进行空间 消声，取得了一定的消声效果。首先对４－８５柴油机排气噪声频谱进行了分析，然后提出了针对此低频排气噪声应用有源噪声控制技术的可能性。其次讨论了妨碍应用有源噪声控制技术的三大困难，并找出了解决方法。引入次级声场的理论推导并完成了引入次级声场装置的设计、制造。通过对排气噪声信号与排气管上不同位置振动信号的相干性分析，选取参考输入信号，提出了采用自适应有源噪声控制技术，为试验提出了依据，对系统进行了建模并编程，对试验结果了记录并分析。     

基于多信息的柴油机缸套磨损故障诊断研究

采用了模糊神经网络模型，对柴油机缸套磨损故障以及缸套破坏性磨损故障进行了诊断研究．通过缸套磨损故障的模拟实验，获取柴油机机身振动和铁谱分析等多源多雏故障信息，并对融合故障信息进行预处理，解决了模糊神经网络输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数及网络的学习训练问题，对缸套不同磨损故障进行了诊断．研究表明，这种基于多信息的诊断方法减小了故障诊断的不确定性，提高了诊断精度．     

采用自适应算法的有源消声模型

提出一种采用自适应算法的有源消声模型 ,对柴油机低频排气噪声进行了实验 ,结果表明 ,此模型较为切实可行的。     

采用自适应逄法的有源消声模型

提出一种采用自适应算法的有源消声模型，对柴油机低频排气噪声进行了实验，结果表明，此模型较为切实可行的。