柴油机故障诊断技术的现状及展望

工业的进一步发展使柴油机在生产生活中得到了越来越广泛的运用,当前,现代柴油机的结构日趋复杂,对共轨柴油机故障诊断信息技术企业进行管理研究方法越来越重要。本文主要介绍了柴油机故障诊断技术,从柴油机的成本和实用性出发,对柴油机进行故障诊断,使柴油机的应用更加符合实际需要,使柴油机的故障诊断更加快速、准确。     

柴油发动机故障诊断技术的应用研究

柴油机运行中及时发现、诊断故障并采取有效的措施进行故障诊排的重要性,柴油机故障诊断技术上的难点,传统的柴油机故障诊断技术及不足,柴油机故障诊断新技术以柴油机故障诊断技术的发展趋势。     

柴油机故障诊断研究综述

简述了柴油机故障诊断的意义和常见的故障机理;介绍了国内外柴油机状态监测与故障诊断的方法、原理、特点;提出了柴油机故障诊断的难点和发展方向。     

基于模糊理论的柴油机故障诊断专家系统

针对柴油机故障征兆、故障原因及故障机理的复杂性和模糊不确定性,将模糊数学理论与故障诊断专家系统引入柴油机故障诊断。建立故障诊断的模糊模型、模糊隶属度函数,利用模糊产生式系统实现了模糊性知识表达,论述了模糊诊断原则和推理诊断流程,构建了基于模糊理论的柴油机故障诊断专家系统。通过一个具体故障诊断案例证明系统能够快速、准确地推断出故障原因,同时也证明了该方法的实用性。     

船用柴油机故障诊断方法的现状分析与展望

船用柴油机故障诊断对船舶航行和人员安全至关重要。本文介绍了船用柴油机的基本组成以及诊断方法和研究现状,并对船用柴油机故障诊断存在问题进行分析、对发展前景进行展望。     

柴油机智能故障诊断技术及其发展趋势

总结了灰色理论、神经网络、专家系统和分形理论等智能方法在柴油机故障诊断技术中的应用,并指出了柴油机故障诊断技术的智能化、网络化和仿真化的三大发展趋势。     

船舶柴油机故障诊断技术发展现状与趋势分析

船舶柴油机故障诊断技术的发展对于保障船舶柴油机的安全与稳定运行具有非常重要的意义。基于此种情况,首先从专家系统、人工神经网络、灰色系统理论以及小波变换等方面对现阶段船舶柴油机故障诊断技术的发展进行了分析,并从专家系统与人工神经网络的结合诊断、人工神经网络与模糊推理的结合诊断以及智能化诊断三个方面阐述了船舶柴油机故障诊断技术的发展趋势。     

柴油机加工自动线实时故障诊断专家系统

以广西玉柴机器股份有限公司的 ６１１２柴油机机体、缸盖机加工生产线为研究对象,论述了柴油机加工自动线故障诊断专家系统中故障字典及维修知识库的建立,提出了该故障诊断系统的软、硬件构成及其实现原理,最后介绍了这种故障诊断系统的功能、特点及实际应用情况。     

改进蝴蝶算法优化核极限学习机的柴油机故障诊断

为提高柴油机故障诊断的精度和效率,提出一种基于改进蝴蝶算法(IBOA)优化核极限学习机(KELM)的柴油机故障诊断方法。考虑到KELM的诊断精度受参数影响较大的实际,在研究蝴蝶算法(BOA)的基础上,提出IBOA算法对参数进行优化选择,以提高KELM的故障诊断性能。柴油机故障诊断实例表明,所提方法在提高柴油机故障诊断精度的同时,减少了耗时,比其它几种方法的效果更好,具有一定的优势。     

基于声信号的柴油机故障诊断应用系统研究

为了使基于声信号的柴油机故障诊断技术得到推广应用,需要研究一种能够实现柴油机声信号采集、信号处理、信号输出的系统。应用Lab VIEW作为虚拟仪器开发平台,通过MATLAB Script节点实现Lab VIEW与MATLAB的混合编程,搭建了一个实现信号采集、特征提取、故障诊断功能的柴油机故障诊断应用系统。     

基于Kohonen网络的柴油机噪声故障分析系统

介绍了利用 Ａｄａｌｉｎｅ 自适应单元进行去除噪声干扰来达到对柴油机工作时的异常声响分析的方法。通过自组织人工映照神经网络模型对其故障诊断给出了一种分析模型,并与常规的 Ｂ Ｐ网络相比较,得出其具有自学习功能,运算速度快,类型识别能力强的优点。     

应用变精度粗糙集获取柴油机故障有效监测点

提出基于变精度粗糙集(Variable Precision Rough Set,简称VPRS)理论获取柴油机故障有效监测点的方法.通过变精度粗糙集在不同精度时分类近似质量的计算,得到柴油机在不同采集点的分类近似质量,进一步计算出各采集点条件属性与决策属性的近似依赖值,得出在故障监测中最敏感的状态信息监测点.通过变精度粗糙集理论对采集点数据的处理,找出故障诊断系统中最有效工作状态监测点.有效信息的采集,可以最大限度地减少噪声对故障诊断的影响,提高故障诊断系统的工作效率和准确率.     

实现内燃机振动故障诊断专家系统的方法

本文结合传统的振动诊断技术，模糊诊断方法和人工智能技术，对专家系统在内燃机振动诊断方法的应用进行了初步的探讨。     

基于SVM和噪声分析的汽车发动机故障快速诊断方法研究

汽车发动机是一个核心部件,其性能的好坏对汽车的安全性、生产效率构成直接影响,在总结其他各类故障诊断方法的基础上,提出了基于SVM和噪声分析的发动机故障诊断技术并做一些试验性研究,认为该方法可用于前期诊断,并能简单快速发现故障。     

基于粗糙集理论的状态监测与故障诊断

为了提高监测诊断的效率和自动化、智能化水平,将粗糙集理论引入到复杂装备系统状态监测与故障诊断领域.运用基于粗糙集理论的监测参数与故障特征约简算法,对发动机监测诊断过程中大量的冗余特征进行压缩或约简,实现发动机技术状态监测参数的优选;并针对故障点建立决策表,利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行智能故障诊断.实例表明:粗糙集监测诊断方法不仅大大减少了特征信息提取的工作量,也为在故障诊断中实现自主式学习和决策提供了很大的便利.     

基于粗糙集理论的状态监测与故障诊断

为了提高监测诊断的效率和自动化、智能化水平,将粗糙集理论引入到复杂装备系统状态监测与故障诊断领域.运用基于粗糙集理论的监测参数与故障特征约简算法,对发动机监测诊断过程中大量的冗余特征进行压缩或约简,实现发动机技术状态监测参数的优选;并针对故障点建立决策表,利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行智能故障诊断.实例表明粗糙集监测诊断方法不仅大大减少了特征信息提取的工作量,也为在故障诊断中实现自主式学习和决策提供了很大的便利.     

基于复杂度的柴油机失火故障诊断方法

利用柴油机排气噪声来检测各缸失火故障状态，通过提取排气噪声的复杂度指标来判断信号的随机性，用计算机语言的长度来衡量排气噪声的特征，分析得到正常、掉1缸和掉2缸等工作状态下的复杂度参数，进而判断各种故障现象。实验证明该方法简单易行，诊断可靠，说明复杂度是非线性动力学参数在机械故障诊断中的新应用。     

基于Wigner分布和分形维数的柴油机故障诊断

针对柴油机配气机构故障诊断问题,提出了一种基于Wigner分布和差分分形盒维数的故障诊断方法。首先,利用改进局部均值分解算法对柴油机缸盖振动信号进行分解,并采用相关性分析剔除噪声和伪分量;然后,分别对各相关分量进行Wigner时频分析,将结果线性叠加得到振动时频图,再提取图像的差分分形盒维数作为故障特征;最后,利用k-最近邻(k-NN)实现故障诊断。仿真结果表明,改进局部均值分解算法可以抑制Wigner分布交叉项的干扰。实验结果显示,差分分形盒维数优于其他6种典型故障特征,利用本研究提出的方法对配气机构进行故障诊断的正确率为97.2%,该方法可以用于柴油机配气机构故障诊断。     

发动机异响的模糊专家诊断方法

发动机异响是汽车发动机故障诊断的难点,本文基于模糊综合评价诊断方法,建立了发动机异响的模糊综合诊断模型,并开发了计算机辅助诊断系统。实验证明,发动机异响的模糊综合诊断模型充分考虑了实际诊断中的各种因素,开发的辅助诊断系统可以为检测诊断人员指明方向,提高异响故障诊断的工作效率,具有一定的应用价值。     

An Online Fault Diagnosis System for Induction Motors via Instantaneous Power Analysis

This article aims to provide a new noninvasive method for the online diagnosis of bearing-localized faults under various loading conditions of the induction motors via instantaneous power analysis. The instantaneous noise variations and sensor offsets are considered to be one of the common factors that yield erroneous fault tracking in an online condition monitoring and fault diagnosis system. An adaptive threshold scheme has been designed to tackle the sensor offsets and instantaneous noise variations for reliable decision making on the existence of fault signatures in an arbitrary environment conditions. The performance of the designed threshold scheme has been evaluated on a motor with various bearing defects operating under various loading conditions. Detailed theoretical and experimental evaluations of several bearing-localized faults are presented. The results indicate the viability and effectiveness of the proposed method.