基于模糊层次分析的柴油机智能故障诊断

针对柴油发动机故障多,且具有模糊性和复杂性的特点.设计了基于模糊层次分析的智能故障诊断系统.以柴油机起动系统为例,构建了故障层次模型,并采用三角模糊互补判断矩阵来表示各故障因素的可能性,结合多Agent技术,建立了具有自学习、自修正能力的智能故障诊断系统.     

车用柴油机异常声响的分析与诊断处理

分析了柴油机异响的规律，特征和原因，从实践中总结了诊断处理方法。     

小波包分析在柴油机故障诊断中的应用

运用小波包分析方法对柴油机缸盖振动信号进行预处理,并运用小波包频带的能量分析方法识别柴油机喷油雾化质量故障。在不同工况下的柴油机上测得两组振动加速信号,并对该信号进行分析,准确识别了故障。说明该方法对提取故障信息并进行诊断是行之有效的。     

故障树分析法在16V280柴油机燃油系统故障诊断中的应用

16V280柴油机在国内内燃机车上应用非常广泛,每年的故障维修量比较大。燃油系统是机车柴油机的五大系统之一。判断故障产生的位置和原因是直接影响维修速度的根本所在。通过故障树分析法对燃油系统进行故障诊断,力求摆脱经验维修和缩短维修时间。     

一种发动机异响故障诊断系统的实现

本文给出了一种基于神经网络的发动机异响故障诊断系统的实现。介绍了其系统组成,硬件描述,和算法实现。另外,本文介绍了人工神经网络的基本概念,以及在发动机性能曲线处理,可靠性优化设计,电子控制技术,发动机故障实时诊断等方面的应用。使其具有很强的实用性。     

基于改进的BP神经网络的柴油发动机故障诊断

柴油发动机采用高压共轨燃油喷射技术,提高了柴油机的综合性能,但高压共轨柴油机电控系统比较复杂,增大了柴油机故障诊断的难度。该文介绍了BP神经网路及LM算法,并利用改进的BP神经网络对发动机电控系统故障进行诊断研究。以长城哈佛GW2.8TC发动机为实验对象,让发动机在怠速状态下,对发动机进行故障设置,利用金德KT600故障诊断仪采集发动机的故障数据流,运用改进的BP神经网络建立诊断模型,诊断结果表明改进的BP神经网络的收敛速度快,运用改进的BP网络诊断柴油机电控系统故障是行之有效的。     

基于变精度粗糙集的柴油发电机排气阀故障诊断方法研究

提出一种基于变精度粗糙集算法的阀门故障诊断方法。该方法具有一定的容错能力,同时能够在确保故障规则具有较高准确度和覆盖度的前提下得到尽可能简洁的规则集。将该方法用于柴油机排气阀典型故障的诊断,研究表明该方法具有良好的故障诊断性能。     

小波包变换和支持向量机相结合在发动机气门间隙故障诊断中的应用

为了对发动机气门间隙进行故障诊断,在对振动信号进行采集和预处理的基础上,运用小波包频带能量分解技术提取发动机故障的特征向量,以此作为支持向量机分类器（SVM）的训练样本,用经训练的SVM多分类器对发动机不同故障进行自动识别和诊断,实现了信号特征向量提取与故障模式识别的有机结合。实验结果表明,该方法能在机械故障样本少的情况下准确的识别和诊断出发动机气门间隙的故障类型,具有实际的工程应用价值。     

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.     

Sliding wear behavior of protective coatings for diesel engine components

The use of heat-insulating ceramic coatings on the cylinder walls of diesel engines is currently being considered for certain advanced engine designs. Since a major consideration in such an application is the wear resistance of the coatings, a series of tests has been carried out to determine the sliding wear behavior of several pairs of candidate materials systems, initially at room temperature. The tests were performed using a washer-on-disc specimen configuration and an oscillatory rotation movement to simulate the motion of a piston ring on a cylinder wall. It was determined that each material tested had a different pattern of sliding wear behavior. Impregnation of plasma-sprayed Y₂O₃-ZrO₂ with chromia markedly improved its wear resistance.     

基于应变的柴油机滚动轴承故障诊断方法研究

从简单的悬臂梁入手,建立了柴油机上滚动轴承的动力学模型,从理论上推导了梁上各点位移、速度、加速度和应变的响应解析表达式。通过仿真计算,发现上述四种参数对激振力都很敏感,而相对于其它三种响应而言,应变响应对其它激振源的加速度信号不敏感,得出了利用应变信号可以有效地避免柴油机上其它振动源的干扰的结论。并通过试验研究,验证了上述结论。     

某柴油发动机启动异响优化分析

市场反馈某柴油发动机在转速750 r/min附近,一档爬坡过程中产生异响,一档带空调起步及二档带空调起步均存在异响,起步后异响消失。经过初步故障诊断,确定为前端轮系的皮带打滑异响,皮带打滑异响与皮带、张紧器有密切的关系。经过对皮带刚度及强度、底胶工艺、张紧器阻尼的进一步分析,确认上述因素为产生皮带打滑异响的根本原因。在采取皮带和张紧器的整改方案后,完成400小时交变试验验证,验证效果良好。     

规划识别在船用柴油机故障预测中的应用研究

将规划识别理论应用到船用柴油机故障预测领域,同时建立了基于规划知识图的柴油机燃油系统故障预测规划模型.该模型对原有规划知识图进行了改进,与之前知识图相比新知识图在抽象节点中加入了支持度,使知识图处理规划的识别可以根据先验知识而合理地加以改变.实验表明改进后的模型可以有效地提高预测准确度.     

数据挖掘在柴油机故障诊断中的应用

介绍了一个应用数据挖掘技术的柴油机故障诊断系统。通过对柴油机信号数据的获取和分析,建立了故障诊断模型。从关键技术、系统体系结构、功能模块等方面论述了诊断系统的设计,给出了建立模型的基本思想、具体算法和步骤,并结合具体的信号数据建立了诊断系统。通过该系统对待识别信号数据进行故障诊断实验,表明该系统能有效地对柴油机活塞组件和气门机构故障进行诊断。     

柴油机滑动轴承的故障的声发射诊断

轴承是影响内燃机安全运行的重要零件,内燃机的主要运动件中,大多采用滑动轴承。滑动轴承采用流体动力润滑,曲轴的旋转作用形成油楔承载,同时零件表面对油膜挤压产生承载力。内燃机的轴承承载油膜压力由旋转油膜压力和挤压油膜压力构成。主轴瓦和连杆轴瓦在交变载荷下工作,轴承载荷的方向、大小都是周期变化的,所以轴承内不能保持均匀、恒定的承载油膜。在高速、高负荷,特别是在润滑状态不良或进入磨料时,轴承中产生较大的摩擦损失,摩擦损失转变成热量使轴承温度升高,降低润滑油粘度,使承载能力下降,再加上轴承座及轴的变形,润滑油流量不足及变质等,使轴承工作条件恶化,造成轴承损坏,如磨     

柴油机轴承故障诊断实例分析

检测柴油机时,发现振动参数有异常,初步分析可能是因轴承损坏而引起的。经仪器测定得出相关振动数据。形成频谱分析图,与轴承的通过频率对比,并进行综合分析得出轴承损坏的部位和损坏的原因,经更换轴承和调试,故障得到及时排除。     

基于CPSO-BP神经网络的柴油机排气门间隙故障诊断

针对柴油机排气门间隙故障信号不易提取的特点,提出了将混沌粒子群神经网(Chaotic particle swarm optimization-Back Propagation,CPSO-BP)聚类模型应用于柴油机排气门间隙故障诊断.首先,采用经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对柴油机振动信号进行分解,将得到的前6个模态函数能量百分比作为反映故障状态的特征参数,重构BP神经网并用混沌粒子群算法对其结构和权值进行优化;最后,基于优化的神经网对排气门间隙为0.2mm,0.4mm,0.6mm等3种故障工况的信号进行聚类.结果表明:所有样本的测试结果均与实际状况一致,该方法可以较好地用于排气门间隙故障诊断.     

柴油发动机故障诊断技术研究与应用

应用振动法对柴油机气缸体上的振动信号进行分析,得出总振动量级主随活塞与气缸套磨损间隙的增大而适级放大.根据气缸体振动加速度响应功率谱图和柴油发动机总振动量级,可以确定活塞与气缸壁的间隙大小.应用油样铁谱分析技术,可以确定发动机的润滑状况及摩擦副的磨损程度和部位,并通过实例证明了其在柴油发动机故障诊断中的有效性.应用直读式原子发射光谱仪对柴油发动机润滑油油样进行检测,监控柴油发动机曲轴滑动轴承磨损状况,对保障发动机可靠运行起到很好的作用.     

A review of condition monitoring and fault diagnosis for diesel engines

Technical advances and environmental legislation in recent years have stimulated the development of a number of techniques for condition monitoring and fault diagnosis (CMFD) in diesel engines. This paper firstly summarises common faults, fault mechanisms and their effect on diesel engine performance. Corresponding measurands are presented. Standard CMFD methods for parameters and CMFD systems for diesel engines are reviewed. Finally, some advanced CMFD techniques, including neural networks and fuzzy logic, which may be more powerful, are discussed.     

基于EMD和AR奇异值的柴油机故障诊断

针对柴油机振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获取大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、自回归(Auto Regression,AR)模型和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的柴油机故障诊断方法.运用经验模态分解方法对柴油机失火及气阀机构不同工况下的缸盖振动信号进行分析,计算各个内禀模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)的AR模型参数向量以此组成初始特征向量矩阵,再计算此初始特征向量矩阵的奇异值,并将其作为支持向量机的输入特征向量以判断柴油机的工作状态和故障类型.试验结果表明:该方法在小样本情况下也具有较高的精度和较强的泛化能力.