基于声发射技术的缸套-活塞环润滑状态监测

为实现对缸套-活塞环摩擦润滑状态的监测,基于声发射技术对某小型四缸柴油机缸套-活塞环的润滑状态进行研究。采用小波阈值降噪法抑制阀门启闭和燃烧所引起的声发射信号,分别提取每个冲程声发射信号均方根（root mean square,RMS）,选择RMS值作为评价缸内润滑状态的指标。研究结果表明：进排气冲程RMS值可以很好地表征缸内的润滑状态;受试验条件的限制,贫油状态的RMS值整体上略低于正常状态的RMS值,但差异性并不明显。     

柴油机冷启动辅助装置控制系统的研制

提高压缩比是改善柴油机冷启动性能的有效措施之一，为此开发了一种新型的柴油机冷启动辅助装置，其工作原理是在柴油机达到一定启动转速及适当的曲轴转角时，向气缸内喷入一定量的机油，从而达到通过提高压缩比、减少漏气损失，改善柴油机冷启动性能的目的。着重分析了该装置控制系统的工作原理、结构特点及软、硬件组成。     

激光对抗仿真测试系统综述

激光对抗仿真测试系统是为全面检验激光对抗装备的战术技术性能而研制的,主要讨论了采用仿真手段建设激光对抗仿真测试系统的目的和意义,阐述了激光武器仿真技术现状和发展趋势,介绍了激光对抗仿真测试系统的一般组成,并简要地给出了相关子系统的功能和组成,最后就其涉及到的关键技术进行了探讨.     

基于灰色系统GM(1,1)模型的柴油机热工参数预测研究

柴油机热工参数预测是柴油机故障诊断研究的重要方向,对于实现柴油机的视情维修具有重要意义。提出基于灰色系统GM(1,1)模型的柴油机热工参数预测方法,在柴油机小样本热工数据基础上建立预测模型,并利用新陈代谢法实时更新建模数据,以提高样本数据的利用效率和预测精度。基于上柴SC5D122D型柴油机实验台模拟气缸排气阀间隙的劣化过程,同步检测相关热工参数获得数据样本,对预测模型进行效果验证。结果表明,该预测方法具有建模数据量小,预测接近度高,计算简单等优点。     

基于贝叶斯网络的柴油机润滑系统多故障诊断

为解决柴油机润滑系统多故障的解耦与诊断问题,提出一种基于贝叶斯网络模型的故障诊断方法.建立的润滑系统贝叶斯网络诊断模型包括利用有向无环图描述多故障耦合关系和采用概率形式表示故障诊断定量知识两个部分.按照故障类型将润滑系统故障诊断任务分解为各类故障的诊断子任务,对于各子任务,利用故障树模型分析故障与征兆及多故障间的耦合关系,并通过故障树向贝叶斯网络的转化建立润滑系统的贝叶斯网络模型结构.在定量参数方面,采用noisy-OR/AND模型分析故障与征兆间的因果关联强度,通过设定故障的先验发生概率描述润滑系统的历史运行状况.最后,通过两起“进机油压过低”故障实例验证所提出方法的有效性.     

柴油机燃油系统多故障的解耦与诊断技术

柴油机燃油系统多故障的强关联耦合给其诊断过程带来严重的不确定性,同时导致建立诊断模型也往往依赖大量的先验知识,多故障的解耦与诊断已成为柴油机燃油系统故障诊断研究中的一大技术难题.针对该问题,提出一种基于简化模型结构和定量参数的贝叶斯网络诊断方法.在模型结构方面,利用粗糙集理论中的属性约简方法评估故障信息的等价关系,去除冗余故障特征,简化贝叶斯网络诊断模型的拓扑结构;在定量参数方面,采用因果机制独立模型分析故障事件的因果关联强度,将多故障对同种征兆的耦合影响解耦为单故障下的因果机制,模型所需的条件概率数量减化为故障数的线性形式.应用该诊断方法,燃油系统贝叶斯网络诊断模型所需的先验知识大幅减少,显著降低了该模型建立和应用的复杂程度.     

基于多传感器数据融合的管道机器人精确定位技术

针对自主管道检测机器人的管内定位问题,提出了一种能够提高定位精度的多里程仪测量数据一致性融合方法.首先基于置信距离测度概念构造了多里程仪测量数据之间的置信距离矩阵和关系矩阵,然后利用有向图方法剔除含有较大误差的或错误的测量数据,最后采用极大似然估计法求解多里程仪测量数据的最优融合值.在管道机器人智能控制器上使用C语言编程实现文中算法.在机器人的自主爬行实验过程中,通过测量模拟油气管道的焊缝间距验证了该算法的有效性.     

海底管道检测机器人智能控制器的研制

设计了以嵌入式PC104工控机为核心的海底管道检测机器人智能控制器,以嵌入式Linux操作系统作为该智能控制器的软件运行平台,根据控制任务的实时性和计算量的不同,开发的控制程序分别运行于系统实时内核和原Linux内核,满足了控制系统具有实时性、多任务并行处理等要求。详细介绍了管道检测机器人CAN通信应用层协议的定制规则,通过把报文的内容类别信息和节点信息纳入数据帧标识符来规定报文优先级,保证在多个数据帧同时竞争总线时,优先传送紧急程度高的报文。采用RS232-CAN协议转换器构建了具有检验智能控制器功能的试验平台,方便了控制程序的设计与验证。在实验室模拟油气管道台架上和工程现场的应用结果表明,该智能控制器实现了各种工况下的控制决策等功能,达到了设计要求,所设计的通信协议满足系统通讯要求。