浅析汽车发动机失火故障诊断方法

本文论述了汽车发动机失火故障的相关概念,通过对其故障的定义、造成故障的原因以及故障带来的安全风险进行了叙述;在此基础上,整理当前的研究结论并结合自身的教育教学和实践经验,总结了目前我国汽车发动机失火故障的诊断方法以及诊断依据,在总结自身工作经验的基础上以期为相关工作人员处理失火故障提供可行的方法.     

基于GA-BP神经网络的发动机失火诊断

为了提高神经网络在发动机失火故障诊断中的准确率,提出了GA-BP神经网络算法。分析了发动机故障时的尾气变化情况,提出了发动机故障诊断规则;分析了BP神经网络原理,指出其训练速度慢、容易陷入局部极值问题;使用遗传算法对神经网络结构和参数进行优化,得到最优网络结构,将优化后的模型参数作为初始值再次进行BP算法优化;将此算法与自适应动量BP神经网络进行对比,GA-BP神经网络不仅缩短了训练时间,而且故障诊断准确率也大大提高。     

车用发动机“失火”故障原因分析

引起电控发动机"失火"的原因有很多因素,通过对4GB2.3C发动机"失火"故障的诊断过程及导致故障原因的剖析,强调安装过程的规范化和日常保养的常态化对于避免活塞环的异常磨损,导致气缸压缩压力下降,影响发动机的正常工作有积极的意义。     

基于神经网络和瞬时转速的发动机失火故障研究

针对发动机在实际运行中经常会出现单缸或者多缸失火这种典型的故障现象,从发动机瞬时转速的角度出发,对发动机气缸受力与发动机曲轴瞬时转速之间的关系进行了理论研究,建立了其数学模型,利用Matlab仿真软件对瞬时转速曲线进行了仿真,确定并提取出了特征参数,比较了正常情况下和单缸不点火情况下瞬时转速曲线及其特征参数的变化,并把这些变化作为下一步诊断发动机失火故障的判断依据;最后,建立了一个BP神经网络并对其进行训练,同时把仿真数据和实例数据输入到网络中进行了理论验证和实例验证。研究结果表明,发动机的失火故障与发动机瞬时转速之间存在一定的关系,利用瞬时转速可以对发动机失火故障进行诊断;利用BP神经网络方法诊断发动机失火故障具有速度快、效率高的特点。     

汽油电控发动机失火及其诊断技术方法

通过阐述汽油电控发动机失火概念、影响及其原因,说明了失火对汽油电控发动机的排放污染较为严重,介绍目前常用的失火故障诊断技术,以便于有效地排除失火故障,降低排放,同时为一线的维修人员提供故障诊断依据。     

CAT3606发动机失火及爆燃故障分析与排查

对可能造成发动机失火、爆燃的各项因素逐一进行分析,结合生产实际,找出影响发动机失火、爆燃的最关键因素,并提出排查方法。     

基于多体动力学仿真技术的多缸发动机噪声预测

对一台四冲程直列四缸涡轮增压柴油发动机建模,使用多体耦合和有限元边界元来进行噪声辐射预测.对其进行多体动力学仿真,模拟这台发动机从1 500 ～4 000 r/min的工作状态,确定动力总成的激励大小,还特别估计出了作用在缸体上的作用力.在发动机动力系统的动态描述中,同时考虑气体压力对燃烧过程的影响和运动部件惯性力的作用.此外还评估了实际发动机的操作性能,曲柄和缸体都被视为自由体.依据ISO3744标准,基于著名的MATV方法,利用模态参与因子的缸体激励,计算出距发动机1m处的发动机噪声辐射大小.通过LMS Virtual.Lab工具,对发动机动力总成的动态及振动噪声表现进行描述.     

基于多体动力学仿真技术的多缸发动机噪声预测

对一台四冲程直列四缸涡轮增压柴油发动机建模,使用多体耦合和有限元边界元来进行噪声辐射预测。对其进行多体动力学仿真,模拟这台发动机从1 500~4 000 r/min的工作状态,确定动力总成的激励大小,还特别估计出了作用在缸体上的作用力。在发动机动力系统的动态描述中,同时考虑气体压力对燃烧过程的影响和运动部件惯性力的作用。此外还评估了实际发动机的操作性能,曲柄和缸体都被视为自由体。依据ISO3744标准,基于著名的MATV方法,利用模态参与因子的缸体激励,计算出距发动机1m处的发动机噪声辐射大小。通过LMS Virtual.Lab工具,对发动机动力总成的动态及振动噪声表现进行描述。     

基于角域同步平均技术的内燃机失火故障诊断

在利用缸盖振动信号诊断内燃机失火故障时,由于发动机工作背景噪声复杂,必须消除信号中的非周期分量和随机干扰,保留与发动机工作循环有关的周期分量。为了解决时域同步平均方法在转速波动时振动信号存在的不同步问题,提出了以旋转角度信号作为同步触发基准的角域同步平均技术,对内燃机缸盖振动加速度信号进行了处理,有效地削弱了随机噪声的干扰。分析了缸盖振动信号中不同激励源产生的响应分量与发动机失火故障的关系,利用缸盖振动加速度信号中的各个瞬态冲击响应更加易于识别,能有效地对内燃机失火故障进行诊断。     

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。     

车辆报单缸失火或多缸失火案例原因解析

结合维修实例,从故障表现状况检查寻找故障原因,并归纳总结,为车辆其他方面的维修提供一个模板。     

基于人工神经网络的柴油机失火故障诊断

车载诊断系统在诊断失火故障时,采用基于曲轴段角加速度和阈值规则相结合的方法,该方法在内燃机高速轻载运行时诊断单缸完全失火工况存在一定的局限性。通过对比分析失火和正常工况下曲轴瞬时转速的幅频和相频特征,提取不同谐次的幅值和相位信息,结合人工神经网络作为故障模式识别工具,得到了一种改善方法。通过台架实验,对此改善方法进行了单缸完全失火、两缸完全失火和单缸一定程度失火的故障诊断测试。结果表明,在实验条件下该方法可以有效识别不同的失火模式,并可在单缸失火模式下实现失火程度判别。同时,该方法通过少量工况数据训练神经网络,即可实现一定转速范围内的失火诊断,可行性强,可用于发动机失火故障在线诊断。     

多缸发动机曲轴系动力学仿真与分析

发动机曲轴系动力学仿真分析,可以为发动机振动噪声特性研究提供可靠的边界条件。文中针对某V型十缸发动机曲轴系,基于Pro/E和ANSYS Workbench分析软件,建立了其三维实体动力学分析模型,进行了曲轴系动力学仿真,计算和分析了活塞、曲轴、连杆等主要运动部件在既定工况下整周期的运动规律和力学特性,为后续发动机整机噪声分析和预测提供更为准确的边界条件。     

基于RBF神经网络发动机失火故障的诊断研究

提出了利用排气中HC、CO2和O2浓度诊断发动机失火故障的方法和描述发动机失火程度的模糊评价指标,并结合RBF神经网络建立了该评价指标和排气中HC、CO2和O2浓度间关系的模型,应用MATLAB软件对该方法进行训练及仿真,仿真结果表明此模型具有良好的诊断性能。     

发动机故障诊断技术分析研究

介绍了当前主流的发动机故障诊断技术和方法,分析了制约故障诊断技术发展的主要因素及其发展的前景,最后就如何做好低价维护提出了合理的建议。     

串联混动天然气发动机失火问题分析及改进

文章对某型插电式气电串联混合动力公交车在实际使用过程中发生的发动机失火(misfire)问题进行调查和分析,并通过系统设计优化和发动机控制软件策略优化以解决问题。     

浅谈汽车发动机智能故障诊断技术

发动机作为汽车等其它机械的动力源,其结构复杂,工作条件越来越苛刻,故障的判断也越来越困难。在介绍发动机故障诊断技术发展趋势同时,重点论述了发动机智能故障诊断技术的内容及国内外的发展现状。     

汽车发动机故障诊断专家系统的研究

对汽车发动机的故障诊断系统进行了研究，系统用TURBO－PROLOG语言编写，它总结了领域专家的经验，建立了故障树，并用产生式规则构成知识库。依据故障诊断的特性，该系统采用不同精确推理和有限深度搜索策略，能完成汽车发动机40多种故障的诊断。     

基于最近最远距离保持投影算法的发动机失火状态识别

目前的局部保持投影算法(Locality and preserving projections, LPP)只考虑样本点的近邻矩阵,但是对于那些处于与该样本点距离最远处的样本特性并没有做出研究,这些最远处的样本同样具有描述数据结构信息的功能。为了更好地保留数据结构信息,在考虑样本的近邻点分布的同时分析其最远处的样本点分布,即同时考虑样本的“近邻矩阵”和“最远矩阵”,通过二者结合实现数据维数的约简,由此提出基于最近最远距离的保持投影算法(Nearest and farthest distance preserving projections, NFDPP)。将该算法运用于发动机失火状态的仿真数据及实际测试中,通过与主成分分析(Principal component analysis, PCA)、LPP、邻域保持嵌入(Neighborhood preserving embedding, NPE)、线性判别分析(Linear discriminant analysis, LDA)等算法的对比,得出NFDPP算法能够得到更低的识别错误率曲线,证明所提出的NFDPP算法能够有效地识别发动机失火故障状态。     

故障诊断技术在矿车发动机维修中的应用

现代电控柴油发动机是矿用卡车的核心部件。发动机的完好情况直接关系矿车的出勤率。论文介绍了发动机故障诊断技术原理,并以个人便携式电脑为核心的故障诊断技术为例,分析了故障诊断技术在矿用发动机维修领域中的应用。