新型管压传感器的研制及应用

针对目前外卡式管压传感器存在的问题，设计制作了一种新型外卡式ICP（Integrated Circuit Piezoelectric）型管压传感器。利用该传感器采集了柴油机高压油管压力信号，通过对测试信号的无延时实时滤波、去趋势项和归一化处理，实现了柴油机转速的准确计算；通过时域波形的分析，提取了4个喷油特征点。研究结果表明：该传感器具有使用方便、性能可靠和测试准确的特点。     

坦克柴油机振动检测时提高振动信号信噪比的方法

研究了柴油机振动信号的时域同步平均方法,针对柴油机振动信号的循环波动性特点,提出了按曲轴转角进行角域同步平均的方法,减小循环波动性对信号分析的影响。利用多抽样率分析方法消除了同步平均时柴油机转速波动的影响。通过对坦克柴油机汽缸盖振动信号的处理结果表明,该方法可有效提高信噪比。     

柴油机健康状况评估及其方法

提出了柴油机健康状况评估的思想,通过大量实车试验,计算并分析了关联维数与柴油机健康状况的对应关系,结合摩托小时数给出了柴油机健康状况的定量表述参数——健康度。最后,验证了健康度与振动烈度、加速时间、减速时间以及燃油消耗等特征量反映的健康状况是一致的,这表明,利用健康度评估柴油机的健康状况是可行的。     

基于灰色模型的柴油机技术状态变化趋势预测

以某型坦克用柴油机为平台进行了大量实车实验，确定了能够表征柴油机技术状态变化的6个特征量，利用主成分分析法确定了柴油机寿命预测特征量；建立了灰色预测模型，并基于所测数据进行了技术状态变化趋势预测。研究结果表明：预测值接近于实际值，能够为柴油机的使用和合理维修提供依据。     

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。     

小子样统计理论在装备状态检测中的应用

在进行小子样条件下的装备状态检测评估时，由于采用传统统计方法对样本数据进行处理的置信度不高，统计估计时风险较大，因而在进行装备状态检测时，采用了Bayes Bootstrap方法对小子样试验数据进行了模拟统计，提高了数据处理精度，获得了状态特征的概率分布和在95％置信度下的故障判别域，实现了装甲车辆发动机故障的诊断识别。     

基于压力测量的发动机汽缸磨损寿命预测方法

对不同摩托小时的某型坦克发动机进行了实车检测试验,采用压力传感器测量了发动机汽缸压缩压力,分析了汽缸压缩压力随发动机使用时间的变化趋势。分析了汽缸套磨损的特点及对发动机使用寿命的影响。针对发动机汽缸磨损的非线性特点,建立了人工神经网络预测模型,实现了对坦克发动机汽缸使用寿命的预测。