基于振动信号和瞬时转速信号的HCCI燃烧相位CA10辨识

为了实现基于循环的HCCI燃烧闭环控制,提出了一种基于爆震传感器信号和瞬时转速信号的CA10(缸内燃料燃烧10%累积放热量时的曲轴转角θ10)辨识模型.在装有全可变气门系统的汽油HCCI发动机上,测取HCCI发动机各工况下爆震传感器信号和瞬时转速信号,用时频分析方法从爆震传感器信号及瞬时转速中提取表征振动信号相位信息的特征量和瞬时转速信号特征量,分析了它们和HCCI燃烧相位θ10之间关系,提出了一种计算简单,以爆震传感器和瞬时转速信号特征量为因变量的CA10辨识模型.分析表明,CA10辨识模型能比较准确地识别HCCI燃烧相位的θ10值,对于HCCI动态过程燃烧相位θ10的预测平均误差小于1.7,°CA.     

发动机转速信号测量与精确相位确定

介绍了发动机电子控制中对凸轮与曲轴盘信号的处理技术,通过硬件、软件协同处理的方式完成转速信号测量与精确相位确定,满足喷油正时和喷油量的精确控制.     

发动机活塞位置全工况测量系统设计与试验

设计的发动机活塞位置全工况测量系统利用特定的二进制信号靶盘及光电传感器来突破传统磁电传感器频率响应下限,并设计活塞位置标定表和相应算法,满足了直喷汽油机瞬时反转直接起停系统对工况的拓展,可全工况实时监测发动机活塞位置、相位、正反转信号和转速.同时建立了直喷发动机停机试验台架,并在冷却水温度90,℃时进行无负载停机试验.结果表明,发动机停机行为遵循"正转-反转-再正转"的停机特征.经统计,反转幅度在65～75,°CA,反转最高转速达到70,r/min,之后的再次正转幅度在2～5,°CA,再次正转最高转速为40,r/min.发动机停机行为是活塞-连杆-曲轴-飞轮系统受摩擦和缸内所封住气体的影响,与周围环境构成停机剩余动能的耗散系统.     

电喷发动机故障诊断专家系统

本文介绍了电子控制燃油喷射发动机故障诊断专家系统的基本结构和功能。此系统通过对采集到的冷却水温度、起动电流、起动电压、氧传感器信号、进气歧管压力、爆燃传感器信号及转速等参数进行了数据分析，并且据此诊断电喷发动机的故障。还阐述了故障诊断专家系统的有效性和实用性。     

内燃机加速工况下曲轴旋转信号的转速跟踪滤波

测试分析内燃机曲轴的瞬时转速是识别内燃机做功状况和曲轴扭转振动特性的一种重要手段.内燃机在加速状况下采集到的曲轴旋转信号通常包含各种干扰信号,影响瞬时转速计算的准确性.提出了一种新的曲轴转速分析方法,设计一种中心频率随转速变化的窄带通滤波器,对曲轴旋转信号进行预处理,然后利用滤波后的信号计算曲轴的瞬时转速.基于曲轴实测旋转信号的分析结果表明:该方法修复了旋转信号中的失真部分,提高了曲轴瞬时转速的计算精度.     

电喷发动机故障诊断专家系统

本文介绍了控制燃油喷射发动机故障诊断专家系统的基本结构和功能。此系统通过对采集到的冷却水温度、起动电流、起动电压、氧传感器信号、进气歧管压力、爆燃传感器信号及转速等参数和进行了数据分析，并且据此诊断电喷发动机的故障。还阐述了故障诊断专家系统的有效性和实用性。     

基于LabVIEW的汽油发动机振动故障诊断系统设计

基于虚拟仪器技术,利用LabVIEW编写了针对汽油机振动信号进行采集分析的程序。针对汽车发动机振动信号的非线性特点,将分形理论应用于发动机的故障诊断。利用G-P算法对采集到的振动信号进行计算、分析,借助Matlab提取振动信号分形维数,并通过分形维数判断发动机的状态,本文总结了在正常状态和6种故障状态下的分形维数的变化范围,最后通过实例验证了利用分形理论可以较为准确地对发动机进行不解体故障诊断的有效性。     

基于曲轴扭振信息识别的柴油机失火气缸判别方法

为解决柴油发动机在高转速、低负荷工况下难以准确判断出发生失火故障的气缸的问题,提出了通过检测曲轴转速信号中的扭振信号起始点来判定失火气缸的故障诊断方法。该方法首先通过分析单缸失火时的转速信号以确定曲轴扭振的自由频率,然后基于该频率构造正弦检测信号,将该检测信号与各缸做功转角范围内的转速信号做内积运算,并得到的内积值作为失火气缸的指示特征。在6缸柴油机上的失火试验证明该方法能够在高转速低负荷情况下准确识别发动机的单缸失火和两缸失火,弥补了传统失火诊断方法工况覆盖率低的不足。     

磁电式曲轴位置传感器信号调理电路设计与仿真

磁电式曲轴位置传感器在发动机核心电子控制中得到广泛应用,根据传感器特性需要设计正确的信号处理电路,通过仿真指出了3种通用信号调理电路存在的问题,设计了一种新的信号调理电路,并且在Pspice软件中进行了仿真验证和实验验证,仿真及实验结果表明:信号处理电路设计正确,抗干扰性强,能为电控单元(ECU)提供准确可靠的转速和相位信号。     

基于神经网络信息融合的发动机失火故障诊断

对发动机气缸失火故障进行实车模拟试验,测量了发动机的机体振动信号及瞬时转速信号,并对其进行了时、频域分析.通过小波分析方法提取了振动信号能量特征,通过复杂度分析方法提取了转速信号的复杂度特征用于故障诊断.根据多传感器信息融合理论,建立了集成神经网络信息融合模型对气缸失火故障进行了诊断.结果表明,发动机机体振动能量特征和转速复杂度特征能够反映气缸失火现象,基于发动机振动和转速信息融合进行气缸失火故障诊断,诊断可靠性较高.