应用图像处理进行内燃机故障诊断时应注意的几个问题

图像处理技术在内燃机的故障诊断与状态监测中应用还很少 ,本文探讨了应用于这方面时应注意的几个问题。指出利用缸盖振动信号小波包分解后的时 -频分布图的灰度直方图进行故障诊断的效果并不好 ,并分析了原因 ;进行了信号加噪声与不加噪声的诊断效果对比 ,发现噪声对基于图像处理的气门机构故障诊断的影响不大 ,验证了这一方法的工程实用性和可用性。     

基于小波包与图像处理的内燃机故障诊断研究

详细分析和讨论了柴油机缸盖振动信号的特点,对其进行了小波包分解,得到时－频分布图,并基于此,提出运用图像处理技术进行内燃机的状态监测与故障诊断的方法,建立了基于图像匹配的内燃机气阀机构诊断模型,并将其和于６１３５Ｇ柴油机气阀机构的故障诊断。结果表明,该方法物理意义明确,诊断结果精度较高,速度快,为内燃机的状态监测与故障诊断找到了一条新的途径。     

基于图像处理与神经网络的内燃机故障诊断研究

在提出应用图像处理进行故障诊断的基础上,探讨了利用内燃机振动信号产生图像的方法。在对振动信号进行重抽样处理的基础上,实现了振动信号的灰度图像表示,从缸盖振动信号的灰度图像中提取图像特征并对图像特征进行模糊化处理,设计神经网络分类器,实现了对气阀机构故障的诊断与分类。     

基于小波包变换的柴油机燃油喷射系统故障诊断

本文在介绍了小波包变换理论后，利用小波包变换对柴油机燃油喷射系统的常见故障进行了分析，并和傅立叶变换进行了比较，证明了前者比后者能提取更多的关于柴油机工作状态的特征信息。     

系统论法在内燃机故障诊断中的应用

用系统论的思想作指导，联系内燃机的结构，以启动困难为例，全面，详细，系统地对故障进行诊断，排除。     

尺度一小波能量谱在内燃机故障诊断中的应用

为了对内燃机气门及活塞一连杆组故障进行有效地诊断，通过试验测取内燃机在不同故障下的振动信号，利用连续小波变换得到信号在尺度上的平均能量分布，即信号的平均尺度一小波能量谱。根据不同故障下振动信号在尺度上的能量分布差异，提出了基于尺度一小波能量的标准特征向量，并以此作为标准，结合欧氏距离方法，对待检故障信号进行诊断，定量判断出了内燃机的故障类型，取得了很好的结果，该方法为内燃机故障诊断提供了一种有效途径。     

小波分析在柴油机滑动主轴承接触摩擦故障诊断中的应用

本文以柴油机滑动主轴承为研究对象，在试验台上采用从正常润滑状态逐步向干摩擦状态过渡的方法模拟故障，利用振动信号对滑动轴承的工作状态进行监测，并用小波分析方法对该非平稳时变信号进行处理，取得了较好的诊断效果。结果表明，小波分析方法用于柴油机的振动故障诊断是有效可行的，对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

基于小波分析与神经网络的气阀机构故障诊断研究

运用小波分析对柴油机缸盖振动信号进行分析与讨论,计算二进小汉分解后尺度1信号在各个时间段内的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行训练和故障识别,用BP网络及自组织聚类算法实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。     

内燃机箱体类零件柔性加工应注意的几个问题

概述了箱体类零件柔性加工常遇到的几个问题，如加工中心的选用，刀具的选择，加工工艺的确定，物流输送系统夹具的选用，检测设备与仪器的配置等。     

小波变换技术在内燃机振声信号分析中的应用

介绍了小波分析方法在内燃机测试方面的发展和应用，探讨了应用小波技术进行车用发动机表面辐射声源的识别问题。以一台车用发动机表面辐射噪声的测量和识别分析为例，提出了一种车用发动机主要噪声源诊断和识别的测试分析方法。提取了小波分析结果特征，进行噪声源识别，其结果是满意的。     

尺度--小波能量谱在内燃机故障诊断中的应用

为了对内燃机气门及活塞-连杆组故障进行有效地诊断,通过试验测取内燃机在不同故障下的振动信号,利用连续小波变换得到信号在尺度上的平均能量分布,即信号的平均尺度-小波能量谱.根据不同故障下振动信号在尺度上的能量分布差异,提出了基于尺度-小波能量的标准特征向量,并以此作为标准,结合欧氏距离方法,对待检故障信号进行诊断,定量判断出了内燃机的故障类型,取得了很好的结果,该方法为内燃机故障诊断提供了一种有效途径.     

EMD方法在内燃机故障诊断中的应用

针对内燃机瞬时转速信号的非平稳性特点,将EMD方法用于瞬时转速信号的时频分析,将其自适应分解为几个基本模式分量和剩余值序列;对各个基本模式分量进行Hilbert变换得到Hilbert谱,从而得到瞬时频率和振幅随时间的变化规律,并进一步得到了EMD边界谱。实验测量6-135型柴油机正常和故障状态下瞬时转速信号,对其进行EMD分析表明：瞬时转速EMD边界谱可以指示有无故障发生,而瞬时频率和分解剩余值序列可以指示故障缸位置,二者结合可以较好地实现内燃机的故障诊断,为基于瞬时转速的内燃机故障诊断提供了一条新的思路。     

内燃机使用液态物质应注意的问题

内燃机使用液态物质应注意的问题军械工程学院发供电教研室王立光内燃机在工作中大量运用各类液态物质，如燃油、润滑油、冷却液、低温启动液、电解液等。各类液态物质能否正确运用，对内燃机的性能发挥、使用寿命、运行的可靠性与经济性以及排放等均有着直接的关系。因此...     

内燃机滑动轴承的设计及故障诊断

1　概述内燃机滑动轴承主要包括 :曲轴主轴承、连杆大端轴承、连杆小端轴承、曲轴轴端止推主轴承以及凸轮轴轴承。如图 1所示　　　　　　　　　　图 1　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图 2　内燃机轴承受力分析　　作为内燃机主要摩擦副的主轴承、连杆轴承承受着很高的非稳定载荷 ,即动载荷 ,所以 ,内燃机轴承是典型的动载滑动轴承 ,由于内燃机轴承的位置结构受到严格的限制 ,且工作条件恶劣 ,如受内燃机燃烧室高温燃气的影响等 ,因此 ,内燃机轴承在结构和设计方面有许多特殊性。随着内燃机轴承润滑理论及设计计算方法的深入…     

基于粗糙集与神经网络集成的内燃机故障诊断

鉴于粗糙集理论对于决策系统的约简处理能力以及神经网络的自组织聚类和非线性映射功能，提出了应用SOM的网络-粗糙集-BP网络集在进行故障诊断的方案：应用SOM网络离散化故障诊断数据中的连续属性值；基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简，根据实际需要确定最优决策系统，在量优决策系统的基础上设计BP网络进行故障诊断，柴油机的实际诊断结果验证了将神经网络与粗糙集理论相结合进行故障诊断的可行性，在数据充分的条件下，该方案可以推广应用于其它机械设备。     

小波包技术在滚动轴承故障诊断中的应用

小波包可以将信号分解到任意频段上,可以实现信号的任意频段、多频段、窄带滤波,基于这一理论提出了一种小波包信号特征提取算法,并通过两个仿真实例验证了算法的可行性,最后通过本算法分析故障滚动轴承振动信号,较好地提取了特征信号,算法解决了轴承振动信号于扰大滤波难的问题,在状态监测与故障诊断领域乃至信号处理领域具有广阔的应用前景.     

基于瞬时转速和双谱的内燃机故障诊断研究

首先对双谱分析和瞬时转速信号的特点进行分析，测量6135柴油机在正常、轻微故障和严重故障三种状态下的瞬时转速，分别计算其双谱，得到了具有明显区别的双谱幅值图；通过计算双谱对角切片，可以容易且有效地识别故障的存在；进一步分析双谱相位信息，可以确定单缸断油时的故障缸位置。根据瞬时转速的双谱特征进行故障诊断，故障特征明显，诊断效果良好。     

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。     

基于EMD-WVD振动谱时频图像SVM识别的内燃机故障诊断

为了充分提取基于内燃机振动信号形成的振动谱时频图像的二维时频信息,实现基于内燃机振动谱时频图像特征自动提取及识别,提出了一种基于EMD-WVD(EMD-Wign-er-Ville Distributions)振动谱时频图像SVM识别的内燃机故障诊断方法。该方法利用二进制小波对振动信号进行预处理,然后利用EMD-Wigner-Ville时频分布生成不同工况下振动信号的时频图像,并通过提取振动信号的EMD-WVD振动谱时频图像的不变矩特征形成诊断特征向量,利用一种基于类识别率排序的二叉树SVM分类器进行模式识别。在BF4L1011F型内燃机上进行了6种不同工况下气门故障模拟试验,诊断结果表明总体诊断正确率为98.57%。