基于排放和模糊神经网络模型的柴油机故障诊断方法

根据排放检测数据规律,定义并提取特征参数,建立了规则与模糊神经网络有机结合的柴油机故障诊断模型及其对应的特征知识库,确立了模型的“可塑性”学习路线,并以单缸失火故障为例,进行了模型诊断实例研究。结果表明：运用该方法进行柴油机的故障诊断,结果准确,识别速度快,诊断效率高。     

基于小波分析的柴油机燃油系统故障诊断研究

提出了一种基于小波变换的柴油机燃油系统故障诊断方法。利用夹持在高压油管上的传感器对高压油管外壁弹性变形进行检测,在12150L柴油机喷油泵实验台上进行了大量的实验,对测得的高压油管压力波形进行小波变换,提取反映燃油系统故障状态的特征向量,通过特征参数的变化能有效地诊断燃油系统的各种典型故障。     

柴油机故障诊断专家系统的研究

本系统是基于知识的,应用Ｔｕｒｂｏ－ｐｒｏｌｏｇ２．１语言构成的柴油机故障诊断专家系统。该系统总结了诊断专家的经验知识,建立了故障树,采用产生式规则构造了知识库,根据诊断特点,选用了启发式正向推理,深度优先搜索策略和非精确推理方法,应用两种诊断方法实现了柴油机四大类故障的诊断专家系统。本系统有较好使用价值。     

柴油机燃油系统故障诊断研究

应用柴油机燃油系统模拟计算的方法对柴油机燃油系统常见故障的供油压力波进行模拟计算 .通过大量计算表明 :柴油机燃油系统发生单一故障时 ,压力波变化的特征较为明显 ,并就每一种故障产生的压力波特点作了分析 ;当柴油机燃油系统发生复合型故障时 ,压力波变化复杂 ,为提高燃油系统故障诊断的准确性 ,提出采用系统融合的方法 .     

基于瞬时转速分析的坦克柴油机失缸故障诊断方法

针对柴油机失缸故障检测排除工作效率低的问题,利用瞬时转速分析方法实现柴油机失缸故障快速检测。通过坦克实车故障模拟试验,测量了柴油机气缸失火时的瞬时转速信号,采用非线性插值方法对瞬时转速序列进行整周期调整。利用小波包分解方法对瞬时转速信号提取了转速波动信号,分析提取了瞬时转速信号的复杂度和时域、频域特征,建立了基于支持向量机的故障诊断模型,实现了气缸失火故障诊断,并利用瞬时转速波动率作为判定参数,实现了故障定位。     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

柴油机有害排放物控制的新发展

简要介绍柴油机的有害排放物质,重点回顾了近几年柴油机排放控制技术的进展。提出现代柴油机有害排放物的控制是一个综合的、系统的工程,以改进柴油机设计技术为核心,与燃料改质和排气后处理系统相结合将是未来降低排放研究的主要思路。并对柴油机排放控制技术今后的研究重点进行了预测。     

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。     

信息论在柴油机故障诊断专家系统中的应用

本文应用信息论的基本原理,对柴油机故障诊断中故障与特征参数的关系进行了分析,提出了一种优化求解包含最大信息量的特征参数组的快速诊断方法及步骤;同时本文还应用加权熵的定义对诊断用的信息量进行了处理。本文对故障诊断专家系统的研究具有实用意义。     

基于2DCNN的柴油机供油提前角异常故障诊断

以柴油机供油提前角异常故障诊断为目标,开展了某型船用柴油机故障模拟实验.在Python环境下调用数值计算模块Numpy和信号处理模块Signal,得到了振动加速度的时频图,并导入二维卷积神经网络(2DCNN)进行训练,获得了特征自适应提取的故障诊断模型.诊断结果表明,在测点设置靠近故障源的情况下,该方法能够实现较高的故...     

某型号燃气发生器故障的仿真再现

为对某次失败的火箭发射过程进行故障分析,本文对可能的故障情况进行了数值仿真研究.根据飞行过程的故障现象及箭载测量数据分析了可能的故障原因,并根据燃气发生器的特点对该燃烧室内雾化、燃烧过程进行了数学建模和数值仿真.根据可能的故障情况进行了逐一的数值仿真和结果分析,并与有限的箭载数据进行了对比.结果表明:采用该数学模型能够很好地对火箭发射过程中的故障进行再现;该型号的燃气发生器存在一定的设计缺陷,需要进行设计优化;扰流环倾斜是此次飞行最有可能的故障情况.     

基于振动烈度的柴油机供油系统断油故障检测方法

研究了振动烈度的相关方法和理论,以WD615柴油机供油系断油故障诊断为例,通过各缸断油时振动烈度值与正常状态下振动烈度值的比较分析,验证了利用振动烈度进行发动机供油系统故障诊断方法的正确性。     

柴油机燃油喷射系统故障的数值模拟计算

采用数值模拟的方法对燃油喷射系统的工作过程作了简要的理论分析 .以典型的 135型柴油机燃油喷射系统为研究对象 ,在合理假设的基础上 ,建立了燃油喷射系统的数学模型 ,并应用特征线法和改进欧拉法 ,对其工作过程进行了初步的数值求解计算 ,模拟了燃油喷射系统部分常见故障时的工况     

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.     

主成因分析法在柴油机热力性能故障诊断中的应用

本文介绍了一种用于柴油机故障诊断的新方法——主成因分析法(P.C.A),它建立在柴油机故障试验的基础上。文章给出了故障诊断的建模方法并设计了柴油机诊断软件。故障诊断结果表明这种方法用于柴油机的故障诊断是可行的。     

基于热力学第二定律的直喷式柴油机性能分析

这项研究的目的是发展用热力学第二定律分析柴油机在不同运行工况性能的能力.研究是针对一台12150L型柴油机进行的,以发动机气缸内部压缩、燃烧、膨胀、瞬时传热和换气过程的理论模拟模型为基础,应用热力学第二定律分析,度量各种能量品质的优劣和不可逆损失值,并且与热力学第一定律的能量平衡进行了比较.分别改变循环喷油量、燃烧开始角、燃烧持续期及燃烧品质指数.研究了参数变化对缸内可用能和热力学第一定律效率和第二定律效率的影响.     

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。     

柴油机自然寿命分析

将柴油机重要运动部件的磨损率和磨损量以及容许磨损量当作随机变量,建立计算这些部件寿命的数学模型,通过计算可得到它们的寿命,从而确定柴油机的自然寿命.与传统的计算方法相比,该方法计算精度高.该方法已用于论证舰船服役年限.     

新技术在柴油机上的应用分析

结合最新型ＭＴＵ／ＤＤＣ２０００型、４０００型等系列柴油机,归纳论述了在柴油机上应用的新技术,并分析了这些新技术对改进柴油机综合性能的作用．