基于排气噪声的坦克柴油机各缸工作不均匀性评价

对坦克柴油机排气噪声测试信号进行了时域特殊处理，从反映不同状态下信号峰值间隔变化的角度提取特征参数．建立了一种适用于实车不解体检测的各缸工作不均匀性评价新方法。试验结果表明，该方法切实可行。     

基于排气噪声EMD的柴油机失火故障诊断

针对坦克柴油机失火故障诊断问题,在实车上模拟了失火故障,应用EMD对不同状态下的排气噪声信号进行了经验模态分解,利用Hilbert变换求取了主固有模态分量(IMF)的瞬时频率函数,以其围绕周期性排气噪声基频的波动方差和平均穿越率为特征参数,建立了一种诊断柴油机失火故障的方法。应用结果表明了诊断方法的可行性。     

基于排气噪声双谱分析的坦克柴油机失火检测

介绍了目前多缸柴油机失火故障检测的常用手段。通过对坦克柴油机不同状态下排气噪声信号的双谱分析，提出了一种特别适合实车不解体检测失火故障的方法，并编写了应用软件。试验结果表明，该方法切实可行，不存在安装问题，成本低、操作简单、易于推广。     

增压多缸柴油机各缸进气不均匀性的研究

在某增压8缸柴油机性能试验和多个气缸压力测量的基础上,利用试验数据对该柴油机的一维性能仿真计算模型进行了标定和校核,计算和分析了不同试验工况下柴油机各缸进气流量的不均匀性。结果表明:在相同转速的情况下,各气缸进气量的大小对比关系不随负荷的变化而变化,随着负荷的增加,各缸的平均进气流量增加,各缸的进气不均匀度增加;不同转速时,各气缸进气量的大小对比关系有所变化,进气不均匀度也不相同。     

柴油机各缸工作均匀性的控制

本文从生产实践出发,提出了柴油机各缸工作均匀性的重要性和影响各缸工作均匀性的因素,从测试分析上提出解决这些问题的途径。     

基于爆发噪声信号的内燃机失火故障诊断研究

本文提出了一种利用爆发噪声诊断内燃机失火故障的新方法。通过高压进油管压力信号的分析,将爆发噪声信号以内燃机一个工作循环为周期分割成多段信号。采用重采样技术,使分段信号长度一致并保证在时域上对齐。用等高线图法对分段信号进行能量面积分析。实践证明该方法可以准确的诊断出多缸失火故障及失火气缸位置。     

柴油机排气噪声的有源噪声控制

近年来，已经发展了有源噪声控制技术，以降低低频率的噪声。为了将该技术应用于船用柴油机，在882kW／900min-1柴油机上，对管道内置式有源噪声控制（ANC）消声器进行了试验。在200Hz以下的较低频率范围内．排气噪声频谱的峰伍最大降低了35dB。虽然排气温度在300℃左右，但由于采用引射作用的冷却系统，与室温相比，消声器的温升还是抑制在8．3℃内。由此证明它具有足够性能，管道内正式ANC消声器可适用于船用柴油机。     

柴油机水下排气噪声的实验研究

采用一台小型多缸柴油机在水池中进行了水下排气噪声的实验研究，观察管口排气流出状态，比较稳定排气与脉动排气，以及排气系统中有，无消声器时，水下排气噪声在各领域的谱特征与规律。结果表明，水下排气噪声是由管内脉动经管口向水下辐射噪声中，管内脉动经管口向水中辐射起着重要作用，它不仅控制着低频线谱的幅值，而且影响气泡流离开管口时的初始状态和中，高频的水噪声。降低水下排气噪声的有效途径之一是衰减管内的排气脉动     

各缸废气再循环率不均匀性对柴油机排放影响的试验研究

针对一台由国五升级到国六的重型柴油机原始排放(无后处理系统)超过目标设定值的问题进行研究,提出了一种通过控制各缸废气再循环(exhaust gas recirculation,EGR)率不均匀性来降低柴油机原始排放的方法。建立了柴油机各缸EGR率不均匀性的排放测试试验台架和测试方法,通过分析排放万有特性曲线图确定所研究的进气总管EGR率和柴油机运行工况点,用CO2法在稳态工况下测量各缸EGR率,分析各缸EGR率不均匀对排放性能的影响,确定了达到企业原始排放目标设定值的各缸EGR率不均匀性范围,实现了通过控制各缸EGR率不均匀性来降低柴油机原始排放及降低满足国六排放法规后处理系统匹配难度和成本的目的。     

柴油机排气噪声的自适应有源控制

对四冲程柴油机（４－８５）排气噪声的机理和特性进行了研究;利用转速传感器的转速信号控制高速信号处理芯片ＴＭＳ３２０Ｃ２５合成次级声源的声波,通过自适应控制可以实现宽带消声。对柴油机的间歇性排气进行了有源消声的初步设计。     

基于PCA-PNN算法的柴油故障诊断研究

为了实现柴油机智能化故障诊断,提出一种基于PCA-PNN算法的柴油机故障诊断方法。该方法兼具主成分分析（principal component analysis, PCA）法降低数据维数和概率神经网络（probabilistic neural network, PNN）法计算速度快、容错率低、稳定性好的特点。利用AVL BOOST软件建立柴油机仿真模型,并进行有效性验证,采集包含12个柴油机故障特征参数的195组样本数据集。故障诊断试验表明：PCA-PNN柴油机故障诊断算法简洁、易于推理,诊断准确率为94.87%、运行时间为0.673 s,准确率更高、诊断速度更快,为探索柴油机智能化故障诊断提供新的技术路径。     

基于优化PSO-RBF的柴油机故障诊断方法

针对传统RBF算法收敛速度慢,易于陷入局部极值的问题,提出了一种经优化的粒子群算法PSO,对RBF神经网络粒子群的改进参数、权值线性递减参数和标准参数进行训练寻优,构建出最优PSO-RBF神经网络,并将其用于柴油机的故障诊断预报。对MAN B&W 6L23/30H柴油机三种不同工况下第一缸试验参数的训练表明:改进的PSO-RBF神经网络在柴油机故障诊断中判别率更高,故障诊断的准确性与可靠性得到提高。     

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。     

基于非高斯AR模型双谱估计的发动机气门机构故障诊断

将高阶谱引入故障诊断领域,利用基于非高斯AR模型的双谱估计方法描述了缸盖振动响应信号的非线性和非高斯特性。基于非高斯AR模型的双谱估计,能够在数据较短的情况下,提供较高的频率分辨率且能提取信号的相位信息,可用于非平稳信号的数据处理和故障诊断。研究结果表明:当柴油机气门机构处于不同工作状态时,缸盖振动信号的双谱及其等高线具有明显的可分性。对双谱进行数据降维处理,从其主对角切片中提取了比较稳定的故障特征,为气门机构的状态监测与故障诊断提供了一种有效手段。     

基于气缸盖振动信号的柴油机故障诊断研究

在3110柴油机的1号缸上进行了气门间隙变化、断油等故障的模拟试验研究.分别在正常情况及各故障情况下测取了缸盖振动信号,对信号进行时域分段,分别用时域、频域及小波分析方法对信号进行了分析,提出了故障时频特征的提取方法,并用模糊聚类方法进行了分类分析.对正常情况(气门间隙0.3 mm)、断油故障、气门间隙过小(0.1 mm) 、气门间隙过大(0.9 mm)等4种情况的80组数据的分析结果表明,大部分数据分类效果较理想,错误率仅为6.25 %, 断油故障数据分类完全正确.对进气门间隙为0.1 mm、0.3 mm、0.9 mm的3种工况的60组数据进行了模糊聚类分析,取进气门落座信号,用绝对值均值、有效值及峰值作为特征值,分类结果完全正确.     

船舶柴油机故障诊断数据库系统设计

介绍了船舶柴油机故障诊断数据库的系统架构、数据流程、功能以及软件设计与实现。提出了多机型实船运行数据整合组建大型历史数据库策略,通过特征参数点的历史数据变化趋势与故障模式相关性分析,完成对已出现故障原因的辅助分析。可为实船提供应急故障处理方案;为实现船舶柴油机故障的自动监测和智能诊断奠定基础。     

增压柴油机进排气过程的模拟计算研究

基于GT-POWER软件建立了包括增压柴油机进气系统、排气系统和排气消声器的工作过程模拟计算模型,通过模拟计算研究了发动机的外特性指标、最高燃烧压力、进排气系统压力波动、消声器端口压力等参数的变化,试验验证表明:所建立模型能够正确预测发动机进排气系统中的压力波。