一种基于数据流趋势与相关性分析的汽油机空燃比故障实时检测方法

本文中根据汽油机空燃比故障的特点,提出了一种基于数据流趋势异常和相关性分析的故障实时检测方法。为了提高准确率和运行效率,通过衰减和时间判断法在误差累积和算法CUSUM基础上进行改进,对数据流之间的相关性进行快速估计,使整个系统能运行在对资源比较敏感的车载平台上。在长安福特发动机上的实验结果表明,相比传统的基于SVM和神经网络的故障检测方法,该方法能以较低的资源消耗获得更好的故障检测效果。

基于字典相干性优化的稀疏分类在发动机空燃比故障识别中的应用

稀疏分类直接把故障样本作为原子会造成分类字典相干性较高,进而影响稀疏分类精度,为此提出一种通过有效降低分类字典相干性来提高稀疏分类效果的优化算法。该方法首先通过传播聚类算法获取分类子字典的代表原子,然后基于极分解和子空间旋转法对子字典进行相干性优化。在某型发动机上的实验结果表明,该算法在低相干性字典上能够对怠速和2000r/min工况下的5种常见空燃比故障进行高精度识别。

燃烧过程空燃比的智能控制方法

矿石焙烧竖炉燃烧过程空燃比采用定比例控制导致燃烧效率低下并且故障频发,难以适应复杂工况的变化.应用案例推理、神经网络等智能技术,提出了空燃比的智能控制方法.根据当前工况的变化趋势及燃烧过程的故障案例,采用案例推理技术对燃烧过程中的典型故障进行预报,在此基础上,通过神经网络算法实现了空燃比的在线校正.将该方法应用于竖炉焙烧燃烧过程的生产实际中,提高了燃烧温度的控制精度,降低了能耗,且故障发生率明显降低.

发动机故障检测中对氧传感器的再认识

在使用三元催化转换器以减少排气污梁的发动机上，氧传感器是必不可少的元件。由于混合气的空燃比一旦偏离理论空燃比，三元催化剂对CO、HC和NOx的净化能力将急剧下降，故在排气管中安装氧传感器，用以检测排气中氧的浓度，并向电脑发出反馈信号，再由电脑控制喷油器喷油量的增减，从而将混合气的空燃比控制在理论值附近。

瓦斯发电系统建模与仿真

针对燃气瓦斯发电系统中的动力传递过程进行建模研究,研究了燃气发动机的工作原理以及影响发动机输出的核心参数,推导了发动机输出与节气门、空燃比等参数的关联模型,并在Simulink下搭建了空气流量控制、燃烧控制以及燃料控制部分的仿真模型,应用Stateflow工具箱实现了不同空气、压力、速度以及节气门角度参数条件下,发动机对应的输出变化。实验结果与发动机的出厂MAP参数对比表明,仿真模型能够正确模拟发动机的工作特性;依托该模型,可以实现常见故障的模拟仿真,为后续故障诊断的研究奠定基础。

故障树分析法在汽车维修领域的应用研究

随着科学技术水平的快速发展,各种新技术不断应用于汽车领域,使得汽车的复杂程度不断提高,汽车维修领域所面临的压力在急剧增大。故障树分析法能够对复杂故障事件的发生原因做出全面的分析,如利用得当可快速定位故障部位。本文以某车型排放故障灯点亮,发动机报空燃比闭环控制自学习值超上限故障码为例,研究故障树分析法在汽车维修领域的应用策略,并提出提高汽车故障排查效率的方案。

卡特彼勒G3600系列燃气发动机气缸点火异常原因分析与处置

针对某原油站场卡特彼勒G3600系列燃气发动机驱动泵机组运行中常见的气缸点火异常导致机组故障停机进行多方面原因分析,并探索故障处置方法,旨在降低设备故障率与维修维护成本,加强机组安全平稳运行效率。

基于在线HHT和SVM的汽油机轻微漏气故障识别方法

针对汽油机轻微漏气故障会被闭环反馈控制所掩盖,提出了一种基于在线希尔伯特变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)和支持向量机(Support vector machine,SVM)的两阶段微小故障识别方法(Online HHT-SVM,OHS).第一阶段在嵌入式两滑动时间窗内通过HHT对发动机空燃比数据流进行在线时频分析,以实时获取空燃比发生异常的时刻;第二阶段通过SVM对异常时刻的数据流故障模式进行离线识别.根据氧传感器信号特征,对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)算法进行了改进,并从理论上进行了证明.基于两款发动机的实际运行数据验证了该方法的有效性.