柴油机缸盖振动信号关联维数的影响因素分析

柴油机缸盖振动信号的关联维数是柴油机健康状况评估的重要参数。在实际工程应用中,关联维数的计算面临着重复性差的问题,通过分析振动信号的截取方法、信号成分以及工况等因素对关联维数计算的影响,较好地解决了关联维数计算重复性差的问题。     

支持向量机在柴油机技术状况评估中的应用

介绍了现有的柴油机技术状况评估方法，分析了这些方法的局限性和支持向量机在处理小样本、非线性、高维数等方面的优势。提出了基于支持向量机的柴油机技术状况评估模型。确定了能够表征柴油机技术状况变化的特征，并通过实车试验提取这些特征；构建了基于支持向量机的柴油机技术状况评估模型，并对部分试验车辆柴油机进行了评估。结果证明：支持向量机在装甲车辆柴油机技术状况评估中的应用是可行的。     

基于劣化度的装备健康状态评估模型

为了准确评估装备的健康状态,实施装备的状态维修,引入劣化度概念,结合装备的特点,确定了以装备特征参数劣化度为评估指标,运用变权模糊理论,建立了基于劣化度的装备健康状态变权模糊综合评估模型。结合地空导弹装备实际工作,进行了实例分析,验证了该方法的准确性和有效性。     

基于云重心评估法的装备健康状态评估

装备健康状态评估作为健康管理的重要组成部分,是实施状态维修的关键环节。针对装备健康状态信息的随机性和模糊性。对状态指标体系进行了定性和定量的组合。将装备健康状态划分为5个等级,建立了基于云重心评估法的装备健康状态评估模型,采用加权偏离度来衡量装备的健康状态,构成了定性和定量评价间的相互映射。通过应用,验证了该方法的可行性。     

电磁发射系统改进FAHP-神经网络健康评估方法

准确定量评估电磁发射系统发射前的健康状态意义重大。针对模糊层次分析方法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)在评估电磁发射系统串行结构同级元素健康值时存在较大偏差,且无法适用系统非线性变权重需求的缺陷,提出改进FAHP-神经网络方法。通过在计算同级元素健康指数时构造能够满足串行结构健康评估的非线性函数进行计算,并在数学上证明该方法的有效性；通过引入神经网络系统,在已有的系统先验信息和测量数据的基础上训练模型解决系统健康评估非线性变权重需求。基于电磁发射系统脉冲成形网络系统建立健康评估模型,开展评估试验。结果表明,提出的方法健康评估精度较高,在各种系统健康状态下,评估结果均符合系统实际的健康状况；对比传统的FAHP,提出的改进方法评估精度大幅提升,且在评估试验中没有出现故障误报和漏报的情况,从而验证了提出方法的可行性和工程实用价值。     

舰船装备健康状态评估方法

结合可靠性和维修性的概念,对舰船健康状态评估的相关概念进行了分析,并对健康状态和健康度的概念进行了探讨和改进.提出了单个舰载装备和由多个装备组成的装备系统的健康状态评估方法,引入了"任务健康度"的概念.最后,根据舰船执行不同任务的实际需求,将全舰健康状态的概念引入到舰船的使用和维修保障中,提出了舰船各系统的健康状态标准...     

基于CLOUD-TFN-AHP-α的健康状态评估方法

针对复杂装备维修管理中仅以部件的技术状态确定系统状态的不足,构建基于CLOUD-TFN-AHP-α的系统级健康状态评估框架。在此基础上,首先研究基于系统健康度概念的健康状态等级量化描述方法;然后运用云模型评估子系统健康状态,借助TFN-AHP评估系统健康状态,最后采用惩罚函数修正评估结果。以期为获得合理、准确的复杂装备健康状态提供定量依据。     

基于实车测试的坦克柴油机振动评估

针对坦克柴油机不解体快速振动检测与技术状况评估,选择具有代表性的2种车型为研究对象.测取了柴油机停止间、空挡时不同转速工况下的振动信号,分析了0.01～1 kHz范围内的振动烈度和带宽均方根特征参数随转速变化情况,制定了基于实车测试的振动评估参考标准,并提出了装备使用指导意见.     

模糊识别和随机森林算法在柴油机振动信号状态识别中的应用

针对模糊识别算法中,样本特征向量中各参量(分量)对状态分类的贡献权重难以确定的问题,提出了利用随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法。通过对柴油机台架试验振动信号的跟踪分析,获得了柴油机在磨合期、100摩托小时、200摩托小时、300摩托小时及400摩托小时5种不同使用期(典型状态)的75个振动信号样本,然后计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,利用随机森林算法进行特征选择,确定4个重要特征参量及其权重,用统计方法得出其隶属度函数,最后根据评价向量对样本进行识别,识别准确率达到94%以上。     

基于灰色聚类和模糊综合评判的装备——装备群健康状态评估

针对目前装备健康状态评估存在的问题，建立了一个基于灰色聚类和模糊综合评判的“装备-装备群”两级评估模型。该模型利用灰色聚类法来评估单个装备的健康状态，将得到的单个装备健康状态的聚类系数向量作为模糊综合评判的隶属度向量，利用模糊综合评判技术来评估装备群的整体健康状态。详细论述了评估模型建立的关键问题：健康状态的分级、评估指标、白化权函数以及权重的确定。最后通过实例分析表明，该模型评估结果合理，可操作性强。     

不同海拔富氧进气柴油机富氧经济性分析

建立了高海拔条件下柴油发动机富氧进气燃烧排气氧气体积分数与进气氧气体积分数关系的模型,对海拔2 000,3 000和4000m处不同转速时发动机富氧进气的燃烧状况和富氧经济性进行研究.结果表明:模型预测结果与试验结果吻合较好,当发动机正常进气过量空气系数α＜1.2时,富氧进气改善发动机燃烧状况的效果明显.发动机富氧进气...     

基于GT-Power的柴油机环境适应性研究

分析了大气温度和压力变化对柴油机性能的影响；采用GT-Power软件对柴油机缸内工作过程进行模拟计算，并通过柴油机台架试验对仿真模型进行校核；经计算得到：随着大气温度的升高，缸内最高爆发压力和柴油机功率降低，燃油消耗率升高；随着大气压力的升高，缸内最高爆发压力和功率增大，燃油消耗率降低。研究结果可为研究柴油机对复杂环境的适应性提供参考依据。     

坦克柴油机比油耗实车测试的研究

针对实车检测坦克柴油机比油耗的原理和方法作了探讨,对12150L柴油机进行了实车比油耗测试,认为用无负荷方法实车测定柴油机有效功率,同时用涡轮流量计测量燃油消耗量是实车测量发动机比油耗可行的方法。     

基于面向对象技术的柴油机在线状态监测系统设计

将软件设计中的面向对象思想扩展到系统设计中,针对柴油机实车运行在线监测中的变速变载及空间有限等问题,基于CAN总线的可靠性、信息传输的实时性和多主工作方式,设计分布式智能监测节点和上位机监控中心．分布式监测节点同步采集柴油机运行数据并进行降噪和简单特征提取后,将实时采样数据和在线监测结果上传至基于嵌入式PCI04的上位机监控中心,进行二次特征提取和智能模式识别,从而实现柴油机在线状态监测与故障预警和诊断．     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。     

改进的BP算法在柴油机故障诊断中的应用研究

利用改进BP算法的神经网络对柴油机进行故障诊断.首先讨论了其训练算法,然后确定了柴油机故障诊断所用特征参数及故障种类,并提出特征参数数据归一化公式,最后以6-135ZC柴油机为例,将实验数据输入网络验证.结果表明,神经网络对柴油机故障识别率很高,应用于柴油机故障诊断领域是切实可行的.     

柴油机模糊控制设计仿真与分析

针对柴油机难以采用常规PID控制的问题,应用模糊控制理论,对柴油机进行了模糊控制器的设计,在建立的模拟仿真系统上,进行了模糊控制下的柴油机的空载自由加速过程的模拟,并与PID控制下相同过程的速度、扭矩、燃油量随时间变化曲线进行了比较和分析。结果表明：与常规PID控制相比,模糊控制的效果满足要求,能解决柴油机的复杂控制问题。     

发动机配气机构振动信号时域分析

对康明斯6BT5.9型柴油发动机配气机构产生的振动信号进行了时域分析,采用振动加速度峰峰值作为判定发动机配气机构技术状态的特征量,并采用多通道信息融合技术实现配气机构的故障诊断。     

基于电动增压器的大功率柴油机高原功率恢复研究

高原环境对柴油机的工作性能影响较大,探索在高原环境下柴油机功率的恢复,对车辆在高原地区正常运行具有重要的意义．基于GT-POWER建立某型大功率柴油机整机数值仿真模型,并验证该模型的准确性;确定二级顺序增压系统方案,建立二级顺序增压系统数值仿真模型,通过增加电动增压器实现二级顺序增压的方法恢复柴油机高原使用功率．     

一种计算涡轮增压柴油机高原性能的方法

提出了一种计算涡轮增压柴油机高原性能的方法.这种方法不涉及复杂的数值模拟计算,可以在较宽广的环境压力和环境温度范围预测涡轮增压柴油机的性能,具有较高的计算精度.对两台车用涡轮增压柴油机进行了实例计算,并与试验结果进行了对比.分析了海拔高度变化和温度变化引起的涡轮增压器和发动机性能的变化趋势.