船舶柴油机振动监测与故障诊断系统

介绍了利用船舶柴油机表面振动信号，不解体就可监测与诊断主要运动部件的磨损状态。阐明了船舶柴油机振动放大的的基本特性，对气门和气缸内部件在不同状态下表面振动信号的特征进行了分析讨论。结果表明，利用船舶柴油机表面振动信号判断气门是漏气和活民气缸套的磨损状态是可行的。此外，并研制也相应的实用化监测与故障论断系统。     

柴油机排气门漏气故障诊断的试验研究

介绍了在２１０５和２１３５柴油机上进行的排气门漏气故障的模拟试验结果，讨论了排温，排烟，油耗量和气缸盖表面振动信号对排气门漏气故障的敏感性，揭示出柴油机气缸内燃烧压力、表面振动信号与排气门漏气故障之间的内在联系，并对振动诊断的频谱分析法和时序谱分析进行了综合对比。     

柴油机气门故障特征提取方法研究

针对柴油机气门故障诊断问题,在柴油机上模拟了气门间隙异常、气门漏气故障,同步测取了正常和故障情况下的缸盖振动与瞬时转速信号,提出了基于阶比跟踪的振动信号等角度重采样方法,准确地实现了振动信号时间域到角度域的转换,避免了频谱泄漏及混叠。考虑到缸盖振动信号的非平稳特性,应用经验模态分解法将振动信号分解成一系列具有不同尺度的内禀模态函数,利用三维Hilbert谱提取了反映柴油机故障的特征参数。试验结果表明:研究方法可以有效地提取柴油机振动信号的故障特征,从而实现柴油机配气机构故障诊断。     

遗传算法在气门机构故障诊断中的应用

通过模拟柴油机气门机构的2种主要故障-气门漏气和气门间隙异常进行试验,采集柴油机缸盖表面的振动信号,计算 了柴油机缸盖振动信号的小波包能量、时域能量、最大幅值和奇异性指标。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,得到了优化的气门机构故障诊断表达式,结果表明利用该表达式可以更简捷有效地进行故障诊断。     

气门异响故障诊断的试验研究

本文介绍了在ＥＱ６１００ 发动机上气门异响故障的试验研究。主要试验了在不同气门间隙和测点时的故障信号,并用时域、频域分析法进行了分析比较,找出了气门间隙异响故障的频率特性及判断依据。试验证明用振动检测技术可以诊断发动机的气门异响故障。     

基于时频谱图与图像分割的柴油机故障诊断

将图像分割理论引入柴油机故障诊断中,提出一种基于时频谱图、图像分割和模糊模式识别的柴油机故障诊断新方法.首先利用二进小波对柴油机缸盖振动信号进行预处理,然后用时频谱图对柴油机气门机构4种状态下的缸盖表面振动信号进行时频分析,并将谱图结果根据图像分割理论对其等高图进行分割,最后通过选取分割后图像的特征体质心位置、特征体面积、数目和熵作为特征参数,并利用模糊C均值聚类对图像进行分类识别.试验结果表明,新方法提取的振动信号图像几何特征与形状特征参数能充分反映柴油机气门工作状态的信息,对不同类型的气门故障均能正确诊断.     

气门异响故障诊断的试验研究

本文介绍了在ＥＱ６１００发动机上气门异响故障的试验研究。主要试验了在不同气门间隙和测点时的故障信号,并用时域、频域分析法进行了分析比较,找出了气门间隙异响故障的频率特性及判断依据。试验证明用振动检测技术可以诊断发动机的气门异响故障。     

利用振动信号诊断发动机气门故障

本文研究了利用气缸盖表面振动信号判别发动机气门机构异常状态的方法和机理,较详细地分析了气缸盖表面振动响应与气门机构运动状态的关系。通过大量试验和计算说明,从气缸盖表面的振动信号可得到气门机构异常状态的信息。同时,作者提出了几种判别方法和应用实例。     

柴油机气门故障信号的双谱图形分形维数分析

气门间隙异常是柴油机常见机械故障之一,对其进行准确的诊断对提高柴油机的使用寿命具有积极的作用.针对柴油机气门间隙异常的问题,在某直列6缸柴油机上模拟了不同气门故障,提出了基于双谱估计、图像处理以及分形理论相结合的故障诊断方法.该方法首先利用双谱估计对非线性、非高斯信号的敏感性质,分析了不同故障状态下振动信号中非高斯成分及二次相位耦合特性,然后通过图像处理技术将双谱图表示为以像素位置及对应颜色强度构成的三维空间曲面,最后利用分形理论提取该曲面的分形盒维数作为故障特征.结果表明:不同状态下柴油机振动信号的双谱及其图像分形维数明显可分,正常状态下的双谱峰值分布最为复杂、分形维数最大,故障状态下的分形维数分别处在不同的范围.因此,以振动信号的分形维数作为特征值可实现柴油机气门故障诊断.     

高速柴油机气阀组件振动监测诊断技术试验研究

介绍了利用气缸盖表面振动信号对高速柴油机气阀组件等故障进行的振动监测诊断试验研究。分析了引起缸盖振动的激励源特征;对单缸熄火和气阀组件等故障进行了模拟试验;对不同故障状态的气缸盖表面振动信号进行了测量分析,提取用于故障诊断的特征参数,建立了不同类型及不同程度故障与特征参数间的相互关系。     

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.     

基于AR模型和K-L信息量的柴油机气阀机构故障诊断

通过模拟气阀机构的两种常见故障:气阀漏气和气阀间隙异常,采集柴油机缸盖表面的振动信号.提出了柴油机气阀机构的状态监测及故障诊断策略,采用FPE准则和Burg算法建立不同状态时振动信号的AR模型,利用K-L信息量对不同工作状态进行了有效识别.诊断结果表明该方法是可行的,便于实现柴油机气阀机构故障的在线实时监测与诊断.     

基于时序分析的气阀机构故障诊断研究

通过模拟柴油机气阀机构的两种常见的主要故障：气阀漏气和气门间隙异常。采集气缸盖表面的振动信号，应用时序分析方法进行缸盖振动信号的AR谱估计，再从其AR谱中提取出可用于实际诊断的故障特征参数，最后利用欧氏距离判别函数进行故障状态识别。结果表明该方法是可行的，便于实现气阀机构故障的在线实时监测与诊断。     

基准定位在发动机振动信号分析中的应用

从振动信号的角度出发,研究了时域中某一时刻与发动机瞬时基频、曲轴转角之间的关系,提出了用瞬时基频作为参照,对发动机表面的各激励响应信号在时域中进行准确定位的方法,并给出了利用发动机故障特征信号诊断气门间隙异常的应用实例。     

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。     

基于小波包与神经网络的柴油机故障诊断

针对柴油机缸盖振动信号的非平稳时变特点,提出应用小波包能量法提取故障特征向量,并将提取的特征向量作为BP神经网络的输入向量进行学习训练。训练后的神经网络可以利用测量的振动信号判断柴油机的气阀机构故障状况。实践证明该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的,对其他设备的故障诊断也具有借鉴意义。     

发动机振动诊断中的多重分形法

本文首次用多重分形理论研究发动机的机械故障状态，计算了气阀在不同机械状态下的广义Ｒｅｎｙｉ维数谱。指出无论气阀的机械状态如何，缸盖的振动均为确定性混沌振动。提出对气阀漏气判断参数应为一个的猜测，并做了验证。同时还给出故障特征参数及判据，为发动机振动非平稳信号的处理，探索一条有效的途径     

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。     

统计模拟在气阀机构故障诊断中的应用

介绍了统计模拟方法的基本原理,应用Bootstrap方法对提取的缸盖振动信号的特征参数进行统计模拟计算,给出这些特征值的置信区间估计,实现了气阀机构故障的定量诊断和状态识别。试验结果表明：这种方法解决了小样本条件下气阀机构故障诊断中特征参数置信区间估计及故障特征库建立的问题,是简单实用和可行的。