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。     

柴油机缸套磨损的诊断研究

通过对不同磨损程度的柴油机缸套进行实验 ,采集柴油机机身的振动信号。计算柴油机机身振动信号的小波包能量、最大幅值、奇异性指标 ,并建立了振动信号的 AR和 ARMA模型 ,最后利用遗传算法进行自动再生最佳特征参数 ,得到了优化的缸套磨损故障判别函数 ,结果表明利用该判别函数可以简洁有效地计算出缸套磨损等级 ,从而对缸套进行故障诊断。     

规则凹坑缸套表面对柴油机振动的影响

内燃机活塞横向运动对缸套的撞击是机身振动信号最主要的激励源,其撞击情形完全反映在机身表面振动信号之中。通过对比分析装配普通缸套和表面凹坑处理的缸套两种工况下柴油机机身表面振动信号,研究规则凹坑缸套表面对柴油机振动的影响;采用小波包分解与重构的信号处理方法,获取高频信号分量并提取能量特征。研究发现,表面凹坑处理的缸套能够改善缸套-活塞组间的润滑性能,在油膜的阻尼下,活塞对缸套的横向撞击得到减轻;采取小波包分解与重构的信号处理方法,可以有效地提取信号某个频率段的信号特征。     

柴油机主要运动部件的振动监测与诊断技术

本文介绍利用柴油机表面振动信号不解体诊断活塞－气缸套磨损、气阀漏气和主轴承磨损状态的研究，通过实测柴油机的表面振动信号和分析与计算，提取了振动信号的特征参数。研究表明：可以用表面振动信号诊断活塞－气缸套磨损、气阀漏气及主轴承磨损等主要运动部件的机械状态。     

柴油机活塞敲击振动影响因素研究

以某12150型柴油机为研究对象,分析了活塞的受力情况,建立了活塞敲击的动力学模型;进行了柴油机台架试验,并采集了倒拖工况下的缸内压力及机体振动信号;通过分析机体振动信号的时频特性及柴油机工作时序验证了敲击模型的准确性;基于此模型,分析了活塞在气缸内的运动规律,并分别研究了活塞装配间隙、曲轴转速对活塞敲击时刻及敲击动能的影响,揭示了活塞敲击激励与活塞装配间隙以及转速的本质联系,为利用振动信号监测缸套磨损状况提供了理论基础。     

卡车柴油机缸体表面振动特性与内部件故障诊断的试验研究

随着卡车使用时间和行驶里程增长,活塞在柴油机内部往复高速直线运动产生磨损,活塞与缸壁间隙加大会产生振动频率较大的异响。本文分析缸体振动来研究活塞撞击柴油机缸壁的振动特性,通过试验测试改变配缸间隙来模拟柴油机磨损后产生振动特性,比较分析柴油机正常工作与磨损后工作的振动特性,用非正常缸体表面振动特性判定汽缸内部件的磨损故障,同时能对卡车柴油机运行状况进行检测,为卡车柴油机内部故障诊断提供有效帮助。     

基于多重分形的摩擦振动信号研究

为提取摩擦振动的特征信号和实现摩擦振动特征信号的表征,在摩擦磨损试验机上进行船用柴油机缸套-活塞环摩擦副摩擦磨损模拟试验,应用总体经验模式分解对缸套-活塞环摩擦副的非线性、非平稳的摩擦振动信号进行降噪,并应用多重分形对摩擦振动信号进行分析,得到多重分形谱图及其参数。研究结果表明,随着摩擦磨损试验的进行,缸套-活塞环摩擦副摩擦振动信号振幅分布多重分形谱和频率分布多重分形谱呈现一定的变化规律;多重分形谱图及其参数能够实现摩擦振动信号特征的表征,可以用于摩擦副摩擦振动状态的识别。     

多缸内燃机缸套的振动位移响应分析

应用有限元方法对某四缸内燃机机体在缸内气体压力、活塞侧推力、活塞摩擦力以及主轴承力作用下的结构动力响应进行了分析,在此基础上,重点对各缸套结构振动的位移响应做了深入研究,并就缸套结构振动对各缸套-活塞系统摩擦学行为的影响做了探讨.研究结果表明:各缸套除了低频整体振动以外,还都包含有比较明显的高频局部振动;缸套结构振动的高频成分将对缸套与活塞之间的摩擦学行为产生影响,使得各缸缸套-活塞系统的摩擦学行为具有时变性,且不同缸缸套-活塞系统的摩擦学行为表现出差异.     

基于高阶循环平稳的柴油发动机活塞销振动信号分析

分析了柴油发动机活塞销振动信号的高阶循环平稳性,提出了一种基于高阶循环平稳理论提取柴油发动机活塞销磨损故障特征的新方法。利用循环双谱分析活塞销振动信号,考察了振动信号循环双谱图中频率成分的分布情况。定义循环双谱图中幅值的平均累加值与发动机活塞销磨损间隙变化相对应的区域为特征频率平面,提出一种全局搜索策略以搜索特征频率平面。仿真结果及试验结果表明了循环双谱的有效性。利用所述方法在实际活塞销振动信号的循环双谱图中提取的5个特征频率平面内幅值的平均累加值可以作为活塞销磨损故障诊断的特征值。     

多缸柴油机缸套-活塞环磨损不均匀性计算分析

为研究多缸柴油机实车使用中各缸磨损分布状况,建立某12150型多缸柴油机缸套-活塞环磨损仿真计算模型,并进行验证。通过联合仿真计算得出:多缸柴油机各缸的缸套-活塞环磨损热力学参数(燃烧温度、燃烧压力、缸套壁温和冷却水温)和动力学参数(油膜厚度、微凸体载荷)差异显著,造成各缸套表面磨损不均匀,其中1缸磨损最为剧烈,最大磨损深度位于曲轴转角9°所对应位置,额定工况点工作400 h后磨损深度为51.22μm,其次为第5、4、3、2缸,6缸磨损最轻,其轴向最大磨损深度为39.37μm,相比1缸下降了23.14%。主要是由于1缸进气最晚且存在冷却死区,使得缸内燃烧状况最差,缸套壁面温度高、硬度低,润滑油膜薄,导致摩擦副微凸体载荷大,磨损深度最大;而6缸进气最早且冷却状况最好,综合作用使得该缸套磨损深度相对最小。因此,可确定1缸缸套上止点9°主、侧推力面磨损深度作为12150型柴油机缸内技术状况检测及磨损量计算的依据。     

异型螺杆铣削过程刀具磨损状态检测研究

针对异型螺杆铣削加工，采用振动信号特征值作为检测刀具磨损的参量。利用小波分析构建滤波器组，对振动信号进行多尺度分解和多分辨率逼近，提取出刀具磨损特征信号。特征信号处理结果反映了刀具磨损变化规律，振动幅值大小反映了刀具磨损状况，从而实现了刀具磨损状态在线实时检测。     

Real-time diagnostic system using acoustic emission for a cylinder liner in a large two-stroke diesel engine

Damage that originates from abnormal wear in the cylinder liner of marine diesel engines causes a considerable loss of property to manage shipping vessels. However, because multiple factors contribute to such damage, it is difficult to anticipate the damage that is caused by abnormal wear, such as scuffing, by investigating the mechanism of abnormal wear. Therefore, several methods have been explored for predicting the abnormal wear between the cylinder liner and the piston ring in marine diesel engines. For example, methods that are based on an analysis of the temperature, vibration, or cylinder drain oil have been researched. However, the response time of such methods is too slow for an operator to have enough time to promptly cope with severe damage. The implementation of such methods also requires prior modifications to the engine, which cost time and money. To overcome such problems, methods of prediction that use AE (acoustic emission) have been widely investigated. Studies on the relationship between abnormal wear and AE signals have demonstrated that severe damage is preceded by a change in the RMS value of AE and the FFT amplitude of a specific frequency. However, previous studies on the AE technique were based on the offline analysis of stored data due to their focus on the relationship between abnormal wear and AE signals. Thus, for direct implementation of the AE technique in industry, a real-time diagnostic system is needed. This paper focuses on the development of a real-time diagnostic system for analyzing high speed AE signals and examining the wear status of cylinder liners in marine diesel engines.     

De-noising of diesel vibration signal using wavelet packet and singular value decomposition

The vibration signals of diesel include excess noise that must be eliminated before extraction of characteristic parameters. Firstly, the effects of vibration-signal de-noising among Fourier transform, wavelet decomposition and wavelet packet decomposition are compared. Secondly, singular value decomposition is applied to de-noising vibration signals. Finally, a new de-noise method integrated with wavelet packet and singular value is presented. In this method, vibration signals are decomposed by wavelet packet, and the wavelet packet coefficient is de-noised by singular value decomposition again. The results indicate that the new de-noising method is the best. The SNR (signal-to-noise ratio) of the vibration signals of a diesel cylinder lid is the highest. The diesel vibration waveforms of combustion and valve become clear and the extracted characteristic parameters become more precise. __________ Translated from Journal of China University of Petroleum (Natural Science Edition), 2006, 30(1) (in Chinese)     

Harmonic Wavelet Packet Analysis of Friction-Induced Vibration

Friction and wear tests of a piston ring against the cylinder of a marine diesel engine were conducted on a pin-on-disc tester. The vibration signals under different wear conditions were studied utilizing the discrete harmonic wavelet packet transform (DHWPT). It was shown that the weak friction-induced vibration signals could be extracted using the DHWPT. When the wear behavior is mild, the friction-induced vibration is linear. When the wear behavior is relatively severe, the friction-induced vibration changes from linear to nonlinear. When the wear behavior is more severe, the friction-induced vibration is nonlinear.     

基于SOM神经网络的摩擦状态识别研究

为提取摩擦振动的特征和实现摩擦副摩擦状态的识别,在往复摩擦磨损试验机进行摩擦副混合摩擦和干摩擦状态的摩擦磨损试验。应用谱减法对试验采集的摩擦振动信号进行降噪,计算降噪后的摩擦振动15个特征参数。应用自组织映射(Self-organizing map, SOM)神经网络对摩擦副不同摩擦状态的摩擦振动特征参数进行分析,得到摩擦振动的SOM神经网络神经元分类。研究结果表明,谱减法能消除摩擦磨损试验机的背景噪声,SOM神经网络算法能够有效分析摩擦振动信号的特征,实现摩擦副摩擦状态的识别。     

基于时序分析与神经网络的气阀机构故障诊断

通过模拟柴油机气阀机构的两种主要故障 :气门漏气和气门间隙异常进行实验 ,采集缸盖表面的振动信号。利用时间序列分析方法对振动信号建立AR和ARMA模型 ,利用其参数及残差等指标作为特征参数 ,提取时域的均方根等指标。最后利用人工神经网络进行故障模式识别。结果表明方法是可行的 ,效果较好     

内燃机气阀漏气故障的高阶谱分析

将高阶谱理论引入内燃机的振动诊断中,分析了不同状态时缸盖表面振动信号的三阶谱特性,并计算出三阶谱的峰值,用于刻划各状态时缸盖系统的非线性行为。结果表明:正常状态时缸盖表面振动信号的三阶谱接近为零,可以认为缸盖系统是线性系统;当气阀发生漏气故障时,缸盖表面振动信号的三阶谱就会出现较大的峰值,而且不同状态时所对应的峰值也存在着较大差别,说明不同气阀漏气状态时缸盖系统表现出不同程度的非线性。可以将三阶谱的峰值作为判断气阀是否漏气的一个诊断特征量,同时也为诊断内燃机气阀的早期漏气故障提供了依据。     

转叶式舵机密封件在不同磨粒尺寸下的摩擦学特征研究

船舶转叶式舵机因体积小、功率密度高而逐渐替代传统的柱塞式舵机.然而,磨损过程中产生的磨粒常使叶片密封件产生异常磨损,引起密封失效,导致油压下降,造成转叶式舵机功能丧失.明晰叶片密封件与缸体内壁之间的摩擦磨损机理以及提取关键磨损特征是提高叶片密封件的磨损寿命和实现转叶式舵机智能故障诊断的关键.以常用于制作密封件的聚氨酯高...     

基于力信号的低频振动制孔刀具磨损状态分析

为分析碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)/钛合金(TC4)叠层材料低频振动制孔工艺下刀具磨损状态,开展基于切削力信号的制孔刀具磨损状态研究.通过采集CFRP/TC4叠层材料低频振动制孔过程中的切削力信号,进行时域和频域分析,探讨各信号特征量与刀具磨损状态之间的联系.研究结果表明:CFRP/TC4叠层材料低频振动制孔轴...