两级信息融合技术在柴油机故障诊断中的应用

针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。     

基于数值模拟的柴油机后处理系统阻力研究

将柴油机用肇流式过滤体（Diesel Particulate Filter，DPF）简化为单通道流动管道的集合，根据准稳态流动的压力损失方程和传热方程建菠了DPF的一维流动模型；将柴油机工作过程模型与DPF流动模型集成，建宦了后处理系统的排气阻力模拟计算模型，通过台架试验验证，证明误差在3％以内。计算结果表明：柴油机在低负荷时，系统排气阻力与负荷近似呈线性关系；在高负荷时，二者近似呈二次曲线关系。计算给出柴油机全工况排气阻力MAP图，可用于标定DPF再生控制器。     

生物柴油降低装甲车辆柴油机排放的试验研究

在柴油中添加20%的生物柴油,通过试验研究了掺混后的燃料对装甲车辆柴油机动力输出和排放的影响。结果表明：添加20%的生物柴油对各转速下最大输出扭矩影响不大,最大降幅小于2%;常用转速下（1400r/min）全负荷范围内降低碳烟的效果较好,可降低23%～100%;同时,HC排放量可降低11%～70%,CO排放量可降低33%;外特性工况下,在中、高转速时亦可降低碳烟排放22%～46%,但NOx排放有一定程度升高,部分工况下升高10%左右。     

柴油机电控喷油系统试验通用装置设计

为了满足电控柴油机教学实验的需要,设计了电控喷油系统实验通用装置。简述了2种电控喷油系统结构、功能和特点,提出了实验装置的总体方案,详述了高压共轨和单体泵组件选择、电控系统以及凸轮转速和相位信号的硬件设计,给出了控制软件和监控软件设计流程,结合调试实验说明了电控喷油系统试验通用装置的可行性。     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

滤纸法在船用柴油机磨粒现场快速检测中的应用

铁谱分析须在实验室条件下进行且操作速度较慢,为实现对油液磨粒数量、尺寸、形貌等的现场快速分析,采用基于滤纸过滤的显微镜观察法对某型船用柴油机在用油进行了检测。该方法利用不同规格的滤纸过滤沉降油样磨粒,并用高倍手持光学放大镜和铁谱显微镜进行观察,从而获得磨粒种类、尺寸、形貌等信息。根据拆机检修结果,使用该方法能有效发现异常磨损,可实现对磨粒的现场快速分析。经与相同油样的铁谱分析结果对比,该方法可一定程度上代替分析式铁谱仪进行磨粒现场快速检测,也可检测出部分非铁磁性磨粒。     

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。     

台湾从德国订购90台舰艇柴油机

近来，台军与德国MTU亚洲分公司签订一项为期4年、价值1．49亿美元的合同，用于订购90台舰艇柴油机，以装备“光华-6”级隐身导弹快艇。