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1.
发动机冷却系统的建模与仿真   总被引:13,自引:0,他引:13  
该文在基于MATLAB/SIMULINK的环境中建立了某重型汽车柴油发动机冷却系统模型。该系统主要由发动机、节温器、散热器、水泵以及空气冷却系统组成。模型着重考虑了节温器的迟滞和热惯性等非线性特点,并建立了风扇的风速控制逻辑。在不同运行状况下仿真结果与相应的发动机实测数据基本一致,表明所建立的模型具有较好的温度预测能力。  相似文献
2.
柴油机故障诊断中的遗传与模糊C-均值混合聚类分析算法   总被引:8,自引:0,他引:8  
该文探讨了遗传算法与模糊C-均值算法相结合的混合聚类分析算法,结合了在柴油机故障诊断中的应用,效果良好。  相似文献
3.
基于神经网络的柴油机故障诊断方法   总被引:7,自引:4,他引:3  
提出了一种基于三层BP网络的柴油机故障诊断模型,给出了一种基于黄金分割法的变步长学习算法。仿真结果表明,该算法比标准BP算法具有更快的学习速度,完全适用于柴油机故障诊断系统。  相似文献
4.
混沌分形在内燃机振动信号分析中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
从理论上分析了柴油发动机燃烧过程的分形特性,运用混沌和分形理论对实际测得的发动机缸盖振动信号进行了分析,计算了信号的关联维数。结果表明:缸盖的燃爆冲击振动是一种混沌运动。而且,随着喷油器工作状态的不同,信号的关联维数也发生变化。系统振动不确定性成分增多,关联维数变大,系统振动确定性成分增多.关联维数变小。通过选择合适的嵌入维数,计算的关联维数能够反映系统的真实特性,关联维数可以作为发动机状态监测和故障诊断的一个特征参量。  相似文献
5.
柴油机转速智能控制系统仿真   总被引:4,自引:0,他引:4  
江国和  刘西全 《计算机仿真》2006,23(1):165-167,183
以12V180柴油机为对象,建立了柴油机简化传递函数和执行器模型。控制方法采用PID控制,并利用遗传算法优化控制器参数,对柴油机动态调速过程进行了仿真分析,在30s和60s时分别突加和突减50%负荷,并列出了柴油机各参数在负荷突变时的仿真结果。仿真结果和基于Z—N(Ziegler—Nichols)法的参数整定方法做了比较,结果表明遗传算法的性能远优于传统的参数整定法。  相似文献
6.
船舶电站柴油机双脉冲H∞调速器的研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
船舶电力系统频率的稳定性主要取决于船舶电站柴油机调速系统的转速响应特性.为了抑制负荷的扰动,提高柴油机双脉冲调速器的动态精度,本文将H_∞控制理论应用于柴油机调速系统的设计,将系统的性能要求转化为标准H_∞控制问题.建立了采用双脉冲H_∞调速器的柴油机调速系统的数学模型,针对外部干扰和模型的不确定性,双脉冲H_∞调速器的设计可以归结为混合灵敏度问题.计算机仿真实验结果表明,本文设计的双脉冲H_∞调速器能在充分考虑系统模型不确定性的情况下,有效提高系统的动态精度和抑制扰动的能力,改善船舶电力系统频率的稳定性.  相似文献
7.
柴油机数据采集和故障诊断系统的研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
介绍了柴油机故障诊断仪的系统结构、原理和诊断算法。本系统以便携机为核心,配以多路数据采集卡和不同功用的传感器,组成一个综合检测系统。通过对柴油机故障表征的判断和有关动态信号的采集,提取特征参数,实现不解体检测和故障诊断的功能。文中还对诊断专家系统的结构和策略进行了讨论。  相似文献
8.
基于RBF网络的柴油机运行工况分析   总被引:3,自引:3,他引:0  
本文介绍了神经网络中运用广泛的RBF神经网络的模型及其学习算法.将其引入到柴油机运行工况分析领域,在MATLAB环境下,建立了柴油机喷油特性的RBF神经网络模型,并用以模拟柴油机的喷油特性,模拟结果得到了实验验证。  相似文献
9.
基于模式识别的柴油机故障诊断   总被引:2,自引:2,他引:0  
白雷石  刘玫 《控制工程》2002,9(6):87-90
提出一种基于模式识别的故障诊断方法,利用传感器检测柴油机燃油压力波形,并对波形进行数学建模和特征提取,讨论分析了最小距离判别法,选用Euclidean距离,将其应用到柴油机燃油压力波形的故障诊断中,得到相当理想的诊断结果,最后给出两个实验例子,此方法具有运算简单,运算速度快,判别精度高等特点,具有广阔的发展空间。  相似文献
10.
柴油发动机动力学分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
为获得发动机运行时关键部件的运行情况,以多刚体系统动力学理论与虚拟样机试验技术为基础,用Pro/E三维建模软件建立某柴油发动机的几何模型,并通过动力学仿真软件MSC Adams对该发动机进行动力学仿真,获得曲柄连杆机构、进排气机构等部件的关键运动学、动力学参数,该仿真为进一步分析和设计柴油发动机奠定基础.  相似文献
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