柴油机异响噪声诊断研究

柴油机噪声具有非线性和非稳态特征,导致异响诊断难度较大。目前多采用阶次分析和信号处理方法进行异响诊断,但该方法对于非阶次和高频异响源适用性不足。为解决上述问题,本研究提出一种基于特征参量MAP和声阵列技术的异响诊断方法,首先基于特征响度MAP、音噪比MAP和突出比MAP确定异响的可能频段,根据特征提取结果进行噪声样本滤波设计,并结合主观评审试验确定异响噪声频谱分布,最后通过声阵列技术进行异响源诊断。将本研究提出的方法应用于柴油机异响诊断研究,发现异响噪声主要分布在11 700~12 200 Hz,异响源为涡轮增压器压气机,本研究提出的方法对于动力机械异响源诊断更具有通用性。

内燃机排气阀异常声响故障排除技术研究

主机排气阀是确保内燃机正常运作的关键组件之一,它控制着废气的排放,有助于优化发动机性能和减少污染物排放。当排气阀发生故障时,通常会产生异常声响。这些声响可能是由多种因素引起,包括机械损伤、操作不当或环境因素影响。这些异常声响不仅影响设备的正常运行,而且可能导致设备能效降低和使用寿命缩短。因此,准确诊断并有效解决排气阀的异常声响问题对于维持设备性能至关重要。基于此,首先介绍异常声响的类型与特征以及用于诊断的主要工具和技术,其次探讨基于声学信号分析、动态模拟、压力和流量测试等的异常声响故障排除技术,最后以案例证实异常声响故障排除技术的有效性。

大缸径发动机异响分析及特征提取研究

本文依托试验和市场故障案例积累的数据样本,运用Colormap图分析和离散小波分析手段,研究和提取了大缸径发动机常见故障异响的主要特征。这些异响包括配气机构故障异响、管路漏气异响、齿轮啸叫、增压器叶片通过噪声(Blade Passing Frequency,BPF)和喘振等,提出了相应的故障排查或优化措施。本文研究成果可为快速识别并定位故障来源、故障解决和发动机前期设计过程的故障规避提供工作参考。

基于小波变换技术的发动机异响故障诊断

针对发动机异响故障信号呈非平稳时变特征并伴随有强烈的背景噪声,提出一种基于小波细节系数自相关性分析的分层阈值降噪法,该方法对信号进行离散小波变换,将信号分解为近似系数和细节系数,求出各层细节系数的自相关序列,根据序列是否呈白噪声自相关特性确定该层阈值。信号经过分层阈值降噪后,再进行连续小波变换,画出时频图,结合时域特征和频域特征确定故障类别。试验研究首先以模拟的信号模型为例,再针对实际的活塞敲缸响和曲轴轴承响两种常见异响故障进行比较分析,结果表明,分层阈值降噪法可以提高信噪比,恢复较高频率的有用信号,小波时频图可以清晰地呈现故障信号的时域和频域特征,为诊断提供一种切实可行的策略。

基于客观心理声学参数的重型商用车车内异响噪声分析

针对某款重型商用车内的＂异响＂,基于道路试验和仿真计算,结合声品质主观评价和频谱分析,引入响度、尖锐度和粗糙度3个声品质客观心理声学参数,对驾驶室声振特性和驾驶室内的噪声分布进行分析研究,识别车内＂异响＂产生机理并提出相应的控制策略。研究结果表明：70km/h时驾驶室内噪声异常。影响车内声品质的频率主要集中在22-36Hz和56-90Hz。通过激励与声振传递特性分析,其原因分别是25Hz附近较高的结构激励和58Hz附近的驾驶室结构与声腔的耦合共振。驾驶室内低频噪声声压分布呈现横向底部两侧大、中间小的状态;0-1Bark的响度分布表现为横向底部两侧大,中间无衰减的噪声异常分布状态。

汽车发动机异响模糊诊断

论述了基于模糊数学理论的汽车发动机异响模糊诊断方法，提出了模糊诊断数学模型、模糊关系矩阵的建立方法及模糊推理诊断过程。据此建立的汽车故障诊断专家系统，提高了对发动机异响故障诊断的准确性和可信度。

基于LMS和SDP的发动机异响诊断方法研究

为有效提取发动机声信号特征,以诊断发动机的异响,提出了一种以最小均方算法和对称点图形算法相结合的发动机异响诊断方法。采用最小均方算法去除信号中的噪声,还原发动机声信号,而利用SDP图形技术将信号转换为极坐标图形,得以判断发动机是否产生异响。通过仿真与试验,验证了该方法的有效性。

摩托车发动机异响在线检测系统开发

针对某款摩托车发动机机械异响故障诊断依靠人工听诊的现状,基于LabVIEW平台开发一套摩托车发动机异响故障在线检测系统。详细介绍了在线检测系统的软硬件设计及主要功能,采用声强法确定了传声器的测点位置,利用火花塞导线的感应电压进行发动机的转速测量,并阐述了基于声学互动滤波分析的异响特征频率识别方法,以及异响识别在LabVIEW软件中的实现。生产线上的应用表明,该在线检测系统性能稳定,对常见机械异响的识别准确率达90%以上,达到防止异响发动机流入后续生产流程的目标。

发动机异响因素及异响部位判断

异响诊断是一项比较复杂的工作，它要求诊断者不仅熟知发动机的结构原理和检修工艺，而且要了解各种异响因素及异响部位判断。结合实例分析了发动机异响的各种影响因素，例如工作温度的影响，工作转速的影响，工作负荷的影响，润滑条件的影响，工作循环和点火提前角的影响等。举例说明了异响部位的判断。

基于小波对称极坐标方法的发动机异响故障特征提取研究

针对发动机异响故障信号包含较强的背景噪声和时频分布图对故障特征表现不直观的问题,提出一种小波对称极坐标方法。用连续小波变换分析振动信号,通过小波系数相关降噪处理提取故障信号特征,然后将信号特征通过对称极坐标方法表示,生成对称点极坐标图;通过识别对称点极坐标图形的显著差异来实现发动机故障诊断。利用仿真信号测试该方法的有效性,并进一步运用该方法来识别发动机常见异响故障,结果表明,该方法可提高信噪比,增强发动机异响故障特征提取的效果。

发动机活塞异响声的循环统计量诊断法

基于循环统计方法对汽车发动机异响声音诊断,指出不同异响声的本质是由于不同零件故障激发出的共振频率不同。提出用循环相关函数的解调方法提取声音信号共振频率和共振带,应用于发动机活塞的三种故障诊断,取得了好的效果。该方法将减少汽车声音诊断法对经验的依赖,提高诊断的可靠性。

基于模糊理论的发动机异响诊断方法研究

应用模糊数学理论,建立了发动机异响模糊诊断数学模型,借助传感器、信号调理器和数据采集卡等基本测试硬件及NI LabVIEW编程软件,开发了发动机振动测试系统,给出了发动机振动测试方案。在此基础上,详细阐述了发动机异响模糊关系矩阵及故障待检模式向量的获取方法,并对JL465Q1型发动机常见的机械异响进行了测试与分析,应用模糊诊断数学模型进行诊断的结果表明,建立的发动机异响模糊诊断方法是可行的。

听声法在船舶柴油机故障诊断中的应用分析

船舶柴油机正常工作时的响声是有规律且均匀的,如果出现异常响声,说明柴油机出现了故障.文中介绍了船舶柴油机产生异常响声的原因,重点阐述了判断和排除导致异常响声的故障的主要方法—听声法,可供同行参考.

某乘用车发动机后悬置异响问题解决方案

为了解决某乘用车发动机后悬置异响问题,给出了底盘关键部位连接点的力矩校核规范;采用理论分析和试验研究相结合的方法,分析了后悬置异响与拧紧力矩、悬置支座刚度、被连接件的表面摩擦系数及整车运动载荷的关系,给出了后悬置异响的解决方案。结果表明:后悬置异响与多种因素有关,合理的结构设计、力矩设计及装配工艺是保证整车良好品质的前提。

汽车发动机异响分析

发动机异响是发动机的常见故障之一,会同时影响汽车的舒适性、动力性和安全性。常见的发动机异响有“突突”“铛铛”“嗒嗒”等,为了更加快捷准确地诊断各异响的故障起因和位置,文章从异响的频率、大小、发出部位等多方面入手,逐个分析了各种异响的形成机理和逻辑关联。总结出了针对不同异响的快速检修规律,并利用实际案例阐述了排故的步骤和思路,为日常的发动机异响排故维修提高了时效性和准确性。

基于改进自适应CEEMD的柴油机活塞敲缸异响诊断

提出一种改进的自适应互补集合经验模态分解(CEEMD)方法。针对目前互补集合模态分解方法中人为选择无法精准获取白噪声幅值系数、平均次数的问题,通过引入相关系数、相对均方根误差准则,自适应获取白噪声幅值系数和平均次数,使信号分解质量显著提高。采用CEEMD方法对4缸4冲程柴油机气缸振动信号进行分解,提取包含故障特征的分量,采用希尔伯特时频分析并结合试验,诊断出柴油机怠速异响是由于活塞在压缩行程敲缸导致的。

汽车发动机异响故障分析与诊断

分析了汽车发动机异响故障诊断方法、汽车发动机异常响声辨别方法、发动机异响部位诊断方法。汽车发动机维修人员在维修的过程中,掌握了这些基本知识,并在实践中不断总结、积累经验,就一定能够对发动机常见异响作出及时、正确的诊断,从而保证发动机与汽车良好的技术状况。

基于BP网络的发动机常见异响诊断

介绍了BP网络的结构和工作原理,建立了基于BP神经网络的发动机异响故障诊断系统,通过发动机异响现象与症状之间的训练样本验证了该系统的可行性。

基于免疫进化网络的发动机异响信号故障诊断

为解决发动机异响信号低信噪比和时域波形图对故障特征表现不直观的问题,提出了一种免疫进化网络的诊断算法。以信号频谱差异作为故障的特征信息,将异响信号通过小波包分解方法构建成抗原群体,利用免疫进化网络的训练和学习,取得了较好的识别效果,实现了发动机的异响诊断。应用结果表明,该免疫神经网络具有优越的识别性能,在识别一般抗原的基础上,还可以有效识别由于设备状态波动引起的特异抗原,为故障诊断提供了一种准确、有效的分析手段。