基于瞬时转速的柴油机各缸工作均匀性在线监测方法研究

针对柴油机实车在线监测中车内空间有限及变速的情况,设计基于嵌入式系统的柴油机智能监测节点。利用整形后的外卡式油压传感器信号产生中断,来对磁电式转速传感器进行工作周期采样。对不同工况、不同转速情况下瞬时转速信号的变化规律进行分析。对各缸提取相应的参数来判断柴油机各缸工作不均匀性故障。在对正常、一缸失火及两缸失火工况,在惰速、中速、加速及高速下采集的120组参数进行分析后,证实提取的参数能有效的区分这些工况。对参数指定相应的阈值实现对各缸工作均匀性的定性、定量及定缸判断。     

基于有限元与多体动力学仿真的发动机失火故障特征提取研究

提出基于多体动力学和有限元计算的故障仿真方法,通过分析比较振动信号变化来提取故障特征。利用AVL EXCITE平台,建立一个高质量带悬置的四缸发动机动力总成有限元多体动力学仿真模型,以发动机失火故障为例,设置相关参数模拟失火状态运行,求解发动机稳态转速和加速工况的缸体和缸盖位置振动加速度响应信号,经频谱、阶次和小波等分析,对比正常状态和故障状态的差异,提取故障特征。通过实车失火故障试验进行对比,发现仿真结果与试验结果有较好的一致性。利用多体动力学有限元模型进行故障仿真分析的结果,可用于指导实际发动机故障诊断。     

基于故障特征系数模板的变转速滚动轴承故障诊断

与恒转速相比,机械中普遍存在的变转速工作模式使滚动轴承的故障诊断更加困难;另外变转速条件下的常规方法—阶比分析存在误差以及计算效率方面的问题,因此,提出了基于故障特征系数模板的滚动轴承故障诊断方法。该方法主要包括六部分:(1)根据目标轴承的几何参数计算其故障特征系数以设定模板;(2)利用快速谱峭度滤波算法对滚动轴承振动信号进行滤波;(3)根据Hilbert变换以及短时傅里叶变换计算滤波信号的包络时频图;(4)通过峰值搜索算法从滤波信号的包络时频图中提取瞬时故障特征频率趋势线;(5)根据转速脉冲信号计算滚动轴承的转速曲线;(6)瞬时故障特征频率与瞬时转频相比获取瞬时故障特征系数,进而通过故障特征系数模板实现滚动轴承的故障诊断。随即以变转速情况下的故障轴承仿真信号以及实测的外圈故障、内圈故障和健康轴承的振动信号为例验证了该算法的有效性。     

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...     

基于灰度图像纹理分析的柴油机失火故障特征提取

柴油机失火是其常见的故障模式,传统的诊断方法不仅参数获取困难且原始信号易受噪声污染导致准确性较差。针对此问题,提出了一种基于灰度图像纹理分析的二维故障特征提取模型,可以有效地降低噪声污染,简化计算过程。将时域振动信号转化为灰度图,通过局部二值模式对灰度图进行局部纹理分析,提取其局部特征,并通过二维傅里叶变换识别灰度图的特征频率,达到降噪及识别特征频率的目的。以三缸四冲程柴油机为研究对象,设计了柴油机失火故障的预置试验,采集排气噪声和缸盖振动信号对提出的方法进行验证。结果表明,该方法能有效降低信号噪声,识别柴油机的故障特征。     

二冲程柴油机瞬时转速法诊断机理研究

为了探究瞬时转速法的诊断机理,以5S50ME型二冲程柴油机为研究对象,测得柴油机在正常状态和故障状态时不同工况下的瞬时转速信号,得到不同工况下瞬时转速的变化规律,在此基础上,通过分析各工况下的瞬时转速波形图和频谱图,提出谐波幅值比和波动率峰值两种能有效反应柴油机故障状态的特征参数。以5缸机为研究对象,若1次谐波分量和5次谐波分量的谐波幅值比大于某一阈值,则说明柴油机存在单缸故障,并且故障缸为波动率峰值最小的缸。     

幅值和相位解调的行星架裂纹故障特征提取

在介绍行星架裂纹故障对行星齿轮箱振动信号影响的基础上,结合同步平均、振动分离和窄带解调技术,提出一种基于幅值、相位解调的行星架裂纹故障特征提取方法。该方法对原始振动信号进行角域同步平均,消除转速波动、行星轮等其他旋转部件的影响;通过振动分离技术重构信号,并对重构信号进行同步平均得到行星架振动分离信号;通过窄带解调获得行星架的幅值和相位特征。通过观察幅值和相位的变化,提取行星架裂纹故障特征。行星齿轮箱故障实测信号分析结果表明该方法可有效提取行星架裂纹故障特征。     

基于VMD-Teager的柴油机失火故障无量纲敏感特征提取方法

失火故障是柴油机典型频发故障之一,将导致机组做功能力降低、性能下降、运行平稳性变差;机组满负荷状态发生失火故障将会导致机组超负荷,不及时发现将产生较大危害甚至危险。柴油机缸盖振动蕴含大量缸内燃烧状态信息,但易受负荷工况的影响,一般需考虑工况变化才能获得较高的准确率。通过对柴油机缸盖振动信号的深入分析,从对比两个上止点冲击振动的角度,利用VMD对非平稳信号自适应降噪的优势和Teager能量算子识别瞬态冲击的能力,提出能够很好地表征缸内爆燃状态且基本不受工况影响的无量纲特征,可以避免工况识别的困难,并有效提高失火故障诊断准确性。现场实际工程案例验证了方法的有效性,为失火故障诊断提供了一条新的特征提取思路和具体诊断方法。     

基于多时频曲线提取广义特征的变转速轴承故障诊断

变转速工况下的滚动轴承故障振动信号呈现时变非平稳、故障特征信息微弱、被噪声淹没的特点,使其故障诊断变得困难。广义解调算法作为典型的非平稳信号处理方法,可有效处理时变非平稳故障信号。由于广义解调变换中相位函数的确定需要额外安装转速计,且迭代解调变换过程导致频谱混叠,容易造成故障的漏诊或误诊。为此提出了一种新的基于多时频曲线提取广义特征的变转速滚动轴承故障诊断方法。首先,利用快速谱峭度算法计算最优带通滤波参数,并对原始振动信号进行滤波。对滤波后的共振带信号进行短时傅立叶变换(short-time Fourier transform, STFT)获取时频图,采用多时频曲线提取算法(multiple time-frequency curve extraction, MTFCE)提取瞬时故障特征频率(instantaneous fault characteristic frequency, IFCF)和瞬时转频(instantaneous shaft rotational frequency, ISRF),拟合IFCFs和ISRF曲线的多项式方程。其次,基于假设思想,利用广义解调理论定义了变转速...     

基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取

针对齿轮噪源以及变转速的工作条件双重干扰下的滚动轴承的故障诊断,提出了一种基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取方法。对混合信号进行Hilbert变换得到包络信号,并在满足采样定理的条件下对包络信号进行降采样;对降采样包络信号应用线调频小波路径追踪算法提取轴承的瞬时故障特征频率趋势线,再对轴承的瞬时故障特征频率趋势线和转速曲线进行等时间重采样,并求各时间点的计算瞬时故障特征系数;根据计算瞬时故障特征系数与轴承的外圈、内圈和滚动体的故障特征系数进行比较,完成故障诊断。通过处理仿真信号和实测信号证明了该方法在不对混合信号进行滤波和使用阶比分析的情况下,不仅能检测滚动轴承是否出现故障,而且能确定故障的发生位置。     

柴油机工作不均匀性的振动检测方法

在某型号装备的柴油机上，采用断缸的方法模拟各缸工作不均匀试验，测量柴油机在不同工作状态下一个工作循环内的机体振动信号。利用局域波分解方法对柴油机振动信号进行时频分析，获得Hilbert时频谱。对柴油机在不同工作状态下振动信号的时频谱进行分析，对各缸段的振动信号频率变化进行统计分析，计算频率偏差，并分析其在不同工作状态下的变化趋势。分析结果表明，利用各缸段振动信号频率变化的偏差可以对柴油机工作不均匀性进行判别。     

柴油机振动信号的四阶盲识别分析研究

针对柴油机振动信号特征参数的识别提取比较困难,本文运用四阶盲识别的方法分析研究柴油机的振动信号。把基于FOBI(四阶盲识别)算法的盲源分离方法引入到柴油机振动信号的处理中,建立仿真模型对该算法进行验证,并对一组采用北京东方所振动测试仪器在柴油机上实测的振动信号进行分离实验,分离结果表明不同特征的振动信号可以被分离,且最大限度地保留了源振动信号的信息,该算法可以作为柴油机振动信号的预处理方法。     

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。     

基于瞬时转速波动率的内燃机故障诊断方法研究

内燃机的瞬时转速包含着各个缸燃烧状态的重要信息,可以用于分析各个缸做功状态,诊断缸体点火相关故障,如燃料泄漏、气门泄漏和点火异常等故障。通过模型建立从理论上分析瞬时转速与气体压力扭矩、往复惯性力扭矩和阻力矩之间的关系,提出4个特征参数表征瞬时转速波动率波形及谐波特征,并通过仿真数据和实测故障数据证明瞬时转速波动率对于分析诊断内燃机点火故障的有效性,实现内燃机点火状态的早期预警。     

柴油机缸盖振动信号分形特征研究

针对柴油机振动信号的非线性特征,将小波变换与分形理论结合;由此进行缸盖振动信号的分析及故障特征的提取,进而对柴油机气阀间隙异常故障进行诊断。随后计算信号小波包频带盒维数、小波变换模极大及信号的多重分形谱。结果表明,这种将分形维数和多重分形谱的结构作为系统的衡量指标和故障的表征参数,使诊断结果简单、现实可行。     

某车辆动力总成异常振动分析与改进

针对某SUV车柴油机动力总成产生异常振动导致操纵手柄剧烈振动这一实际问题,将振动试验测试与有限元仿真分析结合起来研究动力总成的振动动态特性。通过整车道路试验及转鼓试验,发现柴油机工作转速的二阶激励激起了动力总成系统共振,通过采用有限元方法建立了一种柴油机动力总成振动分析模型,计算分析了此动力总成的振动固有频率和固有振型,找到了导致动力总成弯曲刚度变差的原因—飞轮壳结构刚度不足。在验证了有限元仿真模型计算合理性基础上,通过改进设计飞轮壳结构,提高了动力总成的固有频率,使其避开了共振频率区间,最终消除了操纵手柄的异常振动。该试验与仿真分析方法对解决同类工程问题具有参考指导和应用价值。     

船用主机运动部件的振动状态监测

本文介绍8NVD48A-2U船用主机缸内零部件和主轴承状态的振动监测研究,讨论了柴油机振动激励源的基本特征以及机身表面振动的特征参数与这些零部件工作状态之间的关系,并给出了适于柴油机振动故障诊断的判据。     

基于VMD和SVD的柴油机气门间隙异常特征提取研究

为有效地从柴油机缸盖表面振动信号中提取气门间隙故障特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)的特征提取新方法。采用VMD算法对缸盖振动信号进行分解,利用所得的模态分量构建特征矩阵;接着应用SVD理论将特征矩阵转变为表征频率特性的奇异值序列,探讨了稳定工况下的奇异值序列与不同气门间隙状态之间的关系;由于转速、负荷等工况的改变对信号特征层的影响与故障所引起的信号特征的改变可能非常相似,因此将奇异值序列作为特征参数,输入到随机森林分类器中,构建分类模型,对柴油机变工况下的气门间隙故障进行诊断。实验结果表明:该方法能有效识别气门间隙故障,突出故障敏感特征;与传统基于Hankel矩阵和小波包系数矩阵的SVD特征提取方法相比,该方法所提特征参数在柴油机变工况条件下具有更高的识别率。