基于神经网络信息融合的发动机失火故障诊断

对发动机气缸失火故障进行实车模拟试验,测量了发动机的机体振动信号及瞬时转速信号,并对其进行了时、频域分析。通过小波分析方法提取了振动信号能量特征,通过复杂度分析方法提取了转速信号的复杂度特征用于故障诊断。根据多传感器信息融合理论,建立了集成神经网络信息融合模型对气缸失火故障进行了诊断。结果表明,发动机机体振动能量特征和转速复杂度特征能够反映气缸失火现象,基于发动机振动和转速信息融合进行气缸失火故障诊断,诊断可靠性较高。

基于振动测量的发动机气缸压缩压力检测方法

提出了一种通过测量发动机气缸盖振动信号来间接检测气缸内气体压缩压力的方法。同步测量了在发动机倒拖过程中的气缸压缩压力信号、气缸盖振动信号和发动机机体振动信号,利用自适应滤波方法滤除了气缸盖振动信号中包含的机体振动信号形成的噪声干扰,利用配气相位从时间域分离出由气体压缩压力激发的振动信号并计算了其包络谱。建立了RBF神经网络模型,以气缸盖振动信号的包络谱作为网络输入,以气缸压缩压力作为输出,实现了气缸压缩压力的间接检测。

柴油机喷油器启喷压力无损检测方法研究

柴油机的燃油喷射压力直接影响到柴油机的燃烧性能。但是随着柴油机使用期的增长,启喷压力会逐渐降低,导致燃烧过程恶化,经济性下降。在柴油机喷油泵试验台上进行改变喷油器启喷压力的试验,测取了不同启喷压力下的高压油管振动信号,并利用振动信号对启喷压力的不解体检测方法进行了研究,提出了启喷压力的识别准则。

柴油机燃油喷射系统故障振动诊断的试验研究

利用振动技术对柴油机的机械性故障进行不解体诊断,是当前国内外都在研究的重要课题。作者在进行柴油机燃油喷射系统典型故障模拟试验的基础上,测取了高压油管的振动信号,并进行了信号分析,得出了故障诊断的判据。

基于转速分析的装甲车辆发动机失缸判别方法

为了分析发动机失缸时转速的变化,研究了发动机瞬时转速信号的测取方法,在某型装甲车辆上采用断缸法模拟了失缸故障,测取了发动机正常工作、燃烧不良及失缸工况下的瞬时转速信号。对原始转速脉冲信号进行了"0-1"转换,以消除外界噪声干扰。对转速进行了频谱分析,分析了发动机失缸时转速的不规则变化。对转速进行了复杂度分析,提取了K[,C]复杂度特征。分析结果表明,通过转速复杂度分析可以对发动机失缸现象进行判别。

坦克柴油机起动电流与气缸磨损状态关系分析与评价

为了评价坦克柴油机的技术状态,研究了柴油机起动电流的测量方法,分析了起动电流波形与气缸磨损和气缸压力之间的内在关系,揭示了起动电流波动的本质。在某型坦克实车上测量了起动电流信号,并采用奇异点剔除、小波去噪方法对起动电流进行了预处理,提取了特征波形。按柴油机气缸工作顺序,分段计算了起动电流波形中各缸工作区段的上升段积分,提取了起动电机拖动活塞的压缩作功值作为评价参数,利用偏差法分析了柴油机各缸磨损不均衡度,并采用动态聚类算法确定了磨损不均衡度的评判标准对坦克柴油机气缸磨损进行评价。

坦克动力传动系统技术状况模糊综合评价方法

为提高坦克动力传动系统技术状况评价的准确性,对其综合评价模型进行了研究和建立。首先运用层次分析法建立了评价模型。然后分析研究了变权综合法的基本原理,并采用模糊理论对评价指标进行了模糊处理,得到了各指标的模糊隶属度。采用变权综合法对两台相同摩托小时的坦克动力传动系统技术状况进行了模糊综合评价,得到了定量评价结论。最终建立了坦克动力传动系统技术状况分级的定量评价标准,实现了动力传动系统技术状况的分级定量评价。评价结果表明,采用变权综合法对坦克动力传动系统技术状况进行评价具有合理性和科学性。

采用双神经网络模型的柴油机燃油系统故障诊断研究

人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外 ,而且能够实现特征参数的提取。本文通过对柴油机燃油喷射系统的高压油管振动信号进行特征分析 ,提出了一种利用双人工神经网络模型进行柴油机故障诊断的方法。

基于瞬时转速分析的柴油机气缸压缩性能检测方法

提出了一种利用柴油机倒拖过程瞬时转速分析来检测气缸压缩性能的方法。通过试验同步测量了车辆倒拖过程的曲轴瞬时转速和气缸压缩压力信号,利用径向基神经网络(RBF)模型,建立了瞬时转速与气缸压缩压力的非线性映射关系,实现了由瞬时转速波动特征来间接检测气缸压缩压力,并由此判断气缸的压缩性能。

基于局部均值分解的信号非线性趋势项剔除方法及应用

本文提出了一种基于样条插值的局部均值分解(LMD)法剔除趋势项的途径,并研究了其在发动机瞬时转速信号处理中的应用。通过与常用的最小二乘法(LSM)和小波分解法(WM)进行比较,表明了基于样条插值的局部均值分解法在去除信号中趋势项的问题上,具有剔除与真实信号频谱重叠的趋势项的优势。这对提高发动机瞬时转速信号预处理精度具有重要意义。

基于压力波的柴油机喷油器故障诊断研究

柴油机喷油器故障直接影响到燃油的喷射质量,导致燃烧过程恶化,影响柴油机的性能指标。通过实验模拟喷油器的典型故障,用外卡式压力传感器测取高压油管的燃油压力波,并利用人工神经网络模型进行了故障诊断。结果表明,该方法可实现柴油机喷油器不解体诊断。

一种抑制EMD端点效应的改进方法

经验模式分解(EMD)存在的端点效应问题影响着该方法的应用。本文研究了基于端点优化对称延拓和镜像延拓的抑制EMD端点效应的改进方法,避免了单独采用端点优化对称延拓法在预测的点数较多时会造成速度较慢,以及单独采用镜像延拓法在处理端点不是极值点的短时间序列时效果不佳的问题。首先利用端点优化对称延拓法对数据序列两端各延拓一个局部极值,获取最佳的信号端点值,然后利用镜像延拓法把镜内的信号映射成一个不存在端点的环形信号,再进行经验模式分解。通过对仿真信号分析,表明该方法能够有效抑制端点效应问题。

基于ADALINE神经网络的自适应滤波方法

自适应滤波器能够适应系统和环境的动态变化,具有较高的滤波精度。介绍了一种利用ADALINE神经网络进行自适应滤波的方法,根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型,并使用该模型将发动机高压油管振动信号中的机体振动噪声滤除,提高了信噪比,为利用高压油管振动信号进行喷油器故障的精确诊断奠定了基础。

装甲车辆柴油机使用期内的振动信号分析

对不同使用期的柴油机进行测试,利用加速度传感器测取了柴油机机体的表面振动信号。经过信号处理,较好地解决了实车测试信噪比差的问题。分析结果表明,柴油机的机体振动信号能够反映柴油机的技术状况,为柴油机的技术状况检测及故障诊断奠定了基础。

采用人工神经网络对柴油机喷油规律的检测研究

喷油规律对柴油机可燃混合气形成及燃烧过程有很大影响。喷油规律的改变,可不同程度地改变柴油机动力性、经济性及排放等性能指标,因此对喷油规律的检测研究非常重要。对用外卡式压力传感器测量的柴油机高压油管压力波计算喷油规律的方法进行分析,提出了利用人工神经网络检测柴油机喷油规律的方法。该方法可实现对喷油规律的不解体检测。

柴油机实车监测振动信号处理方法

柴油机运行过程中振动信号的采集与处理对于柴油机技术状况的监测具有重要的意义.本文利用振动加速度传感器对柴油机机体振动信号进行测试,并采用整周期截断和多段相加平均处理、包络变换的方法对振动信号进行处理,最后利用FFT和PSD方法对信号进行分析,有效地提取了振动信号的频率特征,为提高状态监测和故障诊断的准确度奠定了基础.

某型装备动力传动系统监测方法与监测设备设计

针对某型装备技术状况监测水平较低、缺乏车载自动化监测设备的问题,以动力传动系统为研究对象,设计技术状况监测方案,建立基于多参数的技术状况监测评估模型,并开发技术状态监测和评估诊断软件平台及状态信息管理数据库;研发嵌入式的在线机内监测装置,由驾驶员显示终端、主控机、工况参数监测模块、发动机监测模块、变速箱监测模块和传动箱监测模块构成,能够实现动力传动系统状态信息的自动化监测、诊断与评估,为装备的使用和维修保障提供技术手段。试验分析表明:该监测装置可靠实用,监测方法准确有效。

柴油机故障的特征提取及组合优化方法

采用欧氏距离度量的方法对柴油机故障的特征提取进行了研究,从而设计出柴油机故障的特征提取器,并采用人工神经网络模型进行了验证。

在多参数检测时神经网络的结构优化方法

运用多特征参数进行设备状态监测是一种具有较高精确度的技术手段,但是当检测参数数量较大时运算量是一个不容忽视的问题。针对采用人工神经网络进行设备状态检测时的结构优化问题进行研究,提出由特征压缩层和检测层组成串联网络的方法建立神经网络检测模型。仿真结果表明,该组合网络减小了运算量,改善了网络收敛性能。

自适应滤波技术在车辆变速箱故障诊断中的应用

采用振动测量方法进行齿轮箱故障诊断是一种有效的技术手段,但是在进行随车监测时测量信号会受到车辆其它部件振动噪声的干扰。通过对装甲车辆变速箱齿轮断裂故障进行实车模拟试验,同步测量了变速箱体振动信号和发动机振动信号,利用自适应滤波技术滤除了混杂在变速箱体振动信号中的发动机振动干扰,对变速箱体振动信号进行了时、频域分析和调制解调分析。通过Hilbert变换和包络谱分析方法提取了振动信号频率特征,实现了对变速箱齿轮断裂故障的诊断。