基于转子固有频率的涡轮泵故障检测方法

为了有效地检测液体火箭发动机涡轮泵的故障,分析了某型液体火箭发动机的28次历史试车数据,得到了涡轮泵转子的一阶、二阶和三阶临界转速以及轴向固有频率的数值,研究了这4个转子固有频率幅值的稳定性及对涡轮泵故障的敏感性,得出了它们具有较强的稳定性和故障敏感性的结论。在此基础上,提出并验证了基于转子固有频率的涡轮泵故障检测方法。结果表明,基于转子的一阶、二阶和三阶临界转速以及轴向固有频率幅值能有效地检测涡轮泵的故障。     

基于小波分解的柴油机振动信号特征提取方法

柴油机振动是一种多振源的复杂振动形式,其机体表面振动是内部各种激振力共同作用的综合反映。在柴油机使用过程中技术状态的改变将导致激振力发生不同的变化,因此测量机体激振信号有利于对柴油机技术状态进行监测。通过测量不同技术状态的柴油机机体振动信号,利用小波包分析的方法,将柴油机振动信号按其特征频率进行了小波分解和重构,提取了振动信号特征。分析结果表明,此方法能够提高信噪比,提取的振动信号特征能够反映柴油机技术状态的变化。     

过氧化氢改善柴油机燃烧的试验研究

提出采用过氧化氢组液参与柴油机的燃烧,改善柴油机燃烧过程,同时降低油耗与排放的新方法。分析了过氧化氢对柴油机燃烧过程的影响机理,从实用角度设计并开发了一种过氧化氢组液供给系统,并在135柴油机单缸机上试验研究过氧化氢组液消耗量对比油耗、烟度、排温及NOx的影响。     

基于装备多寿命周期理论的发动机再制造工程及其效益分析

为了延长装备的回用时间,减少装备对环境的影响及充分利用资源,介绍了基于装备多寿命周期理论的发动机再制造工程,对发动机再制造的内涵、工艺流程、经济社会效益进行了分析。以年再制造1万台重型车辆斯太尔发动机为例进行了效益分析,结果表明可以节省金属材料7.65 kt,回收附加值3.23亿元,提供就业500人,并可节电1.45×108kWh,减少CO2排放0.6 kt,说明发展再制造工程对延长装备寿命周期、节能、节材、环保等方面具有重要意义。     

基于模糊支持向量机的发动机故障诊断方法

发动机的故障样本少,用神经网络进行故障类别的学习和分类往往会出现过学习、泛化能力不高以及局部极小点等问题。针对这一缺陷,将基于小样本理论的支持向量机学习方法应用到发动机的故障诊断中。同时讨论了3种多故障分类器的优缺点,并用引入模糊隶属函数的方法解决了“一对多”方法在构建多故障分类器时存在的分类盲区,提高了分类器的分类精度。用该方法对发动机常见的8种状态模式的样本进行训练和识别,训练样本和测试样本都有较好的识别率。     

两相流喷管面积比和扩张段型面的优化计算

喷管面积比的选择和气动型面的设计是喷管设计中的一个重要课题。本文应用二维两相喷管流场计算程序和直接优化法,对喷管面积比及扩张段型面进行了二维寻优计算。计算表明:考虑二维两相流损失的推力最大的面积比要明显小于理论最佳面积比;对于锥形喷管,能量最佳面积比大于冲重比最大的面积比,而对于特性喷管,只是稍大一些;特性喷管的最优型面,就是最佳面积比下的最佳型面。     

基于模糊熵与方向相似度的液体火箭发动机故障检测

先定义系统的广义模糊熵及其计算公式，再给出滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与模糊熵之间的负指数解析关系，并基于离散度概念对自适应窗口滤波器进行了改进，提高了滤波器对噪声的敏感度以及故障检测算法对强干扰噪声环境的鲁棒性。同时，根据滑动数据窗口中二模糊聚类数据中心矢量方向相似度的变化来监示发动机系统故障的发展趋势。本文基于受强噪声环境干扰的实际试车数据并用自组织模糊聚类算法作为滑动数据窗口上的聚类算法进行了数字仿真试验。仿真结果表明：基于模糊熵的故障检测算法具有对强噪声环境的鲁棒性，是低信噪比环境下的一种客观的故障检测算法。     

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。     

一种制取缸内示功图的新方法

本文基于舰艇柴油机的推进工况,研究通过测试一组稳态参数,建立物理和数学模型,获取缸内示功图。分析认为:该方法简单实用、成本低,与实测示功图比较误差小,完全满足使用管理中性能分析、工况评判、故障诊断等方面的需要,是解决舰艇柴油机实测示功图困难的一种新的尝试。     

柴油机磨损寿命的灰色马尔柯夫模型预测

基于灰色系统理论,将灰色ＧＭ（１,１）预测模型和马尔柯夫预测模型的优点结合起来,形成一个灰色马尔柯夫预测模型,拓宽了灰色预测的应用范围。特别地,这种模型的预测结果比其它随机波动性较大的数据到模型的预测结果精确得多。对柴油机磨损寿命进行预测,取得了令人满意的结果。