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。

不同进电方式对铝电解槽阳极电流非接触式测量的影响

针对目前铝电解槽阳极电流在线测试方法的不足,基于铝电解槽电磁场的理论,借鉴国外学者通过测试导杆附近的磁场来得到阳极电流的思想,提出了一种阳极电流非接触式测试方法,并着重针对铝电解槽不同的进电方式分析了阳极电流的测量误差,并对误差进行了修正,对测试方案进行了优化,旨在实现阳极电流的实时监测和在线控制。研究结果表明,300kA大面五点进电槽的阳极电流测量误差可以控制在±0.25%之内,而400kA大面六点进电槽、200kA大面四点进电槽的阳极电流测量误差分别达到了±0.8%和±3%;可见不同进电方式对阳极电流的测量误差有较为明显的影响,但最大误差均不超过3%。因此,对于不同进电方式及结构的铝电解槽阳极电流的在线监测,该非接触式测试方法均具有较好的适用性。