基于排气噪声的柴油机气阀故障诊断

通过对柴油机气阀机构七种状态下的排气噪声信号建立AR模型,以AR模型的自回归参数作为故障识别的特征向量,建立基于极限学习机的柴油机气阀故障诊断模型,并与反向传播神经网络算法、径向基网络算法和基于支持向量机的诊断模型相比较。试验结果表明,排气噪声信号可用于柴油机气阀故障的诊断,且基于极限学习机的诊断模型与其他三种算法的分类正确率均可达到95 %以上,但在学习速度上,极限学习机具有明显的优势。     

利用缸盖噪声信息诊断柴油机失火故障

叙述了内燃机故障检测的新方法，即利用发动机运转的噪声信息来诊断内燃机失火故障，利用小波分析技术从发动机噪声信号中提取发动机的燃爆和气门开闭信息，相对于传统的基于振动的诊断方法，基于声学的诊断方法有着振动不可比拟的优点，这种方法不需接触发动机表面，不必粘贴传感器，不受发动机结构空间限制，而且检测系统简单，大大缩短了检测时间，提高了检测效率。     

柴油机低频排气噪声规律分析

针对柴油机（4－85）低频排气噪声，对其产生机理、规律及其影响因素等作了理论计算、分析及实验。对低频排气噪声信号进行频域分析后可知，其主要由一系列离散的谐波组成，是以柴油机点火频率为基频的一种类周期性噪声，有可能应用有源噪声控制技术。     

废气涡轮增压对柴油机排气噪声的影响

一、前言 排气噪声是柴油机的主要噪声源之一,在柴油机排气噪声中占主要地位的是空气动力性噪声,包括排气气流在排气系统内部的不稳定流动产生的空气动力性噪声和在排气管口附近的紊流扩散产生的空气动力性噪声。由于排气阀处排气流速远大于排气管道中以及排气管口处的气流速度,柴油机的排气噪声又以排气阀附近区域产生的空气动力性噪声为主。因此,     

基于多域值振动分析及神经网络的柴油机失火故障诊断方法

柴油机发生气缸失火故障将影响柴油机的动力性能和经济性能.研究了利用多域值分析提取柴油机故障特征信息的方法.通过实车测试及气缸失火故障模拟方法,测取了柴油机缸盖振动信号,采用幅值域分析、幅值谱分析、倍频程分析、变分模态分解方法,提取了气缸失火故障的特征参数.运用人工神经网络方法建立故障诊断模型,实施装甲车辆柴油机故障检测...     

《船艇柴油机排气噪声自适应主动控制算法及实验研究》

船艇柴油机排气噪声具有与转速强烈相关的特点,可采用以转速信号为基频合成次级声源进行噪声主动控制的方法,难点在于确定各级声源的权值。本文提出了一种计算最佳的误差权值的方法解决这一问题,并进行了实验研究。结果表明该方法可有效地控制排气噪声,并能跟踪柴油机转速变化,适合于船艇推进柴油机转速经常变化的工况。     

柴油机排气噪声控制的试验研究

一、绪 言 在众多的环境噪声中,内燃机是主要的噪声源之一。由于内燃机的用途十分广泛,因此控制噪声的方法也应根据具体情况而定。在很多情况下,内燃机是固定在厂房或实验室内使用的,此时,内燃机的排气噪声常常对周围环境影响很大,尤其是当附近有居民,教室或办公楼的情况下,排气噪声的控制更显得十分重要。     

基于振动信号提取柴油机低频排气噪声特征研究

针对柴油机低频排气噪声的频率与强度很难准确地用理论计算等困难，试验研究了柴油机排气管内低频排气噪声信号与排气管壁上振动信号的相互关系。结果表明，低频范围内，振动信号与噪声信号几乎呈现周期性的安全相干，在相干频率处振动信号能反映排气噪声的类周期性。     

柴油机排气噪声有源控制仿真研究

针对柴油机排气噪声设计了一套有源消声系统，并对高速数字信号处理芯片为基础的控制单元进行了仿真试验，该系统采用了转速信号作为次级声源输入，并以自适应同源谐波滤波为控制模型，保证了系统的有效性和稳定性，仿真结果表明，本系统有很好的消声效果。     

一台高强化柴油机排气噪声有源控制实验研究

柴油机噪声使操作人员工作环境恶化,长期还危害操作人员的身体健康。排气噪声对柴油机整机噪声贡献很大,本文设计了一套自适应有源噪声控制（Adaptive Active Noise Control）系统用于控制排气噪声,实验结果表明该系统效果良好。     

《发动机故障诊断系统设计》

设计出一套适合实车不解体的发动机故障诊断新系统,它利用PC声卡配合LabVIEW采集排气噪声,然后对发动机不同状态下排气噪声信号进行矢量量化分析,从而完成系统的设计。实验结果表明该系统方案切实可行,诊断准确,为发动机故障诊断系统设计提供了一条新途径。     

声信号在小型柴油机故障诊断上的应用研究

介绍了综合利用小波包分析与模式判别技术对柴油机产生的声信号进行识别,并在此基础上结合已有的专家库对小型柴油机的故障工况进行诊断。在对该诊断技术进行充分评论的基础上,本课题还将该方法应用于KM178F柴油机的故障诊断并取得了较好的效果。     

利用模糊模式识别诊断内燃机失火故障的研究

提出了一种基于模糊模式识别的内燃机失火故障综合诊断方法。通过建立简明实用的瞬时转速诊断模型并深入分析瞬时转速信号的波形特点,定义并提取了１０种无量纲的诊断特征参数。在此基础上,利用模糊模式识别技术对这些参数进行信息融合,首先快速识别整机有无失火故障,然后在有必要时再进行故障气缸定位。实验结果表明,该方法可以充分利用多种特征参数的信息互补性,提高了诊断效率和识别正确率,并能满足在线监测和实时诊断的要     

某军用柴油机噪声测试与分析

目的　识别某军用柴油机噪声源 .方法　采用频谱分析法对柴油机作噪声源识别 .结果　获得了柴油机噪声的频谱曲线 ,掌握了引起噪声的主要振动部位及原因 .结论　频谱分析法识别柴油机噪声源是有效的     

柴油机缸盖振动信号的小波包分解与诊断方法研究

研究了柴油机缸盖表面振动信号的时域、频域和循环波动特性,揭示了它的非平稳时变特点,提出了从振动信号的小波包分解系数中实现整循环征兆提取和故障识别的方法。实际及分析结果表明了该方法的可行性和有效性,这对其它复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

某单缸柴油机排气消声器的结构优化分析

针对单缸柴油机排气消声器在中低频段消声效果不理想的问题,提出一种新的消声器结构优化方案.首先,利用Virtual.Lab和Fluent软件进行消声器声学优化以及流场优化.然后对两种消声器动力性能进行对比分析,并通过功率损失试验和插入损失试验对比分析优化前后的消声器.仿真结果表明,优化后的消声器在中低频段消声效果优于原消...     

Fuzzy Fault Diagnosis of a Diesel Engine Non-start

The diesel locomotive plays an important role in the field of transport,and the engine maintenance work is the prerequisite and guarantee for the locomotive normal working.In this paper,we first establish the fault tree model of locomotive engine 16V240ZJ on the basis of engine non-start as the top event.Then we combines the fuzzy mathematics theory and fault tree analysis method for failure diagnosis of 16V240ZJ engine's abnormal start-up.We obtained the fuzzy probability curve and top events probability c...     

Fault Diagnosis for a Diesel Valve Train Based on Time-Frequency Analysis and Probabilistic Neural Networks

The cone-shaped kernel distributions of vibration acceleration signals, which were acquired from the cylinder head in eight different states of a valve train, were calculated and displayed in grey images. Probabilistic Neural Networks (PNN) was used to classify the images directly after the images were normalized. By this way, the problem of fauh diagnosis for a valve train was transferred to the classification of time-frequency images. As there is no need to extract features from time-frequency images before classification, the fault diagnosis process is highly simplified. The experimental results show that the vibration signals can be classified accurately by the proposed methods.     

柴油机噪声烦躁度的评价研究

以4种类型柴油机在不同运行工况时机器旁1 m处噪声采集样本为评价对象,对柴油机噪声烦躁度用等级评分法进行了主观评价试验,分析计算了各噪声样本的主要心理声学客观参数,并通过相关分析和多元回归分析,建立了烦躁度评价数学模型。研究表明,稳态工况下柴油机噪声烦躁度主要受响度和尖锐度两个心理声学参数影响。