发动机机械故障诊断特征提取算法的应用分析

发动机的机械故障会对车辆的性能和可靠性产生负面影响,因此对发动机机械故障进行及时准确的诊断至关重要。基于此,文章概述了发动机机械故障的内容,探讨了发动机机械故障的诊断方法,即通过对故障信号进行分析,提取与故障相关的特征信息,并总结了常用的特征提取算法,包括基于时域分析、频域分析、小波分析和机器学习等方法。

论汽车发动机机械故障诊断及预防措施

随着人类社会生活水平的不断提升,汽车成为了现阶段社会的重要交通工具,从过去的奢侈品演化为人类社会生活的必须品,大大方便了人们的出行。为了给以用车者更好的出行体验,我们必须确保所制造出来的车辆能够符合各方面综合性的车辆安全制造标准,保证车辆在行驶过程的安全运行。基于此种社会需求之下,很多城市附近都会设有汽车维修服务站,以便随时帮助车辆存在问题的用户解决安全隐患问题。相应的,当前我国的汽车生产维修行业的维修技术有了很大幅度的提升,但不可否认的是目前在该行业中维修技术还存在着一定的缺陷。为此本文就汽车发动机存在的机械故障的具体原因及其预防措施等展开了一个系统化的分析。

浅谈发动机机械故障非接触式检测技术在教学中的应用

为迎合社会发展的需求,我国很多高职和中职院校开设以发动机故障维修为主要课程的专业。在此专业中,发动机机械故障非接触式检测技术是最为重要的课程之一,同时也是现阶段发动机检测中主流的检测技术。对此,科任教师在讲授该技术的时候,应当以该技术的应用优势为开始,重点讲述发动机机械故障常见的主要原因,之后在讲述非接触式检测技术在发动机故障检测中的应用重点,以此巩固学生们对该技术的了解。

民用航空发动机故障诊断与健康管理现状、挑战与机遇Ⅰ:气路、机械和FADEC系统故障诊断与预测

最近这一二十年相关工程技术的发展,给民用航空发动机故障诊断与健康管理(EHM)系统研发提出了新的挑战和机遇。本文综述围绕EHM偏上游功能的民用发动机气路性能退化诊断和预测、发动机机械系统故障和发动机FADEC系统故障诊断与3个模块的设计验证技术的需求、必要性及现状进行了讨论,并指出了未来的主要研发方向。全文的讨论围绕以下关键技术发展趋势展开:基于非线性无迹卡尔曼滤波器(UKF)和深度学习神经网络的发动机气路故障诊断算法己经显示出提高气路诊断精度的潜力;复合材料叶片在涡扇发动机里己经得到广泛使用;增材制造技术正被越来越多地应用于复杂发动机零部件的制造;金属屑末传感器的精度已获得大幅提高,其技术成熟度己达到发动机使用要求,为与振动信号的融合诊断铺平了道路;电气化、智能化的发动机全权限数字控制系统(FADEC)发展趋势对现有的基于传统构型控制部件和集中式控制架构的故障诊断算法也提出了新的挑战。