内燃机气缸压力的振动信号倒谱识别方法

分析了内燃机缸盖系统的传递特性,提出了利用缸盖表面振动信号识别气缸压力的倒谱分析方法。通过倒谱开窗并进行平滑处理,使测量的振动信号和计算的传递函数更具鲁棒性,可以消除传感器测点位置和内燃机运行工况等敏感因素的影响。实验及分析结果表明了这种方法的可行性和有效性。     

内燃机缸盖振动信号建模与仿真

针对现有内燃机振动信号采集方法存在的问题,提出一种通过建模仿真来模拟内燃机不同工况振动信号的方法。首先,建立内燃机配气机构动力学模型及气缸模型,分别用来模拟不同间隙气门的落座力及气缸压力;其次对内燃机缸盖进行模态分析,提取前30阶振型及其对应的频率;最后采用有限元法建立内燃机缸盖模型,借助气门落座力及气缸压力仿真结果对缸盖振动进行模拟仿真。利用缸盖振动的实测信号对其模拟信号进行验证,结果证明模拟方法有效可行。     

内燃机缸盖振动传递特性研究

对内燃机缸盖系统的振动激励及表面振动信号的特性进行分析,建立了缸盖系统的振动模型。利用数字信号处理技术和模态实验方法,对不同情况下缸盖系统的动态传递函数和静态传递函数进行了分析比较。根据缸盖系统的动态传递函数设计反相滤波器,进行了直接由缸盖表面振动信号识别气缸压力的研究。     

基于小波包分析的内燃机振动诊断方法研究

针对内燃机缸盖振动信号的非平稳时变特点,通过给出小波包变换的一种改进算法,提出从振动信号的小波包分解系数中实现整循环征兆提取和故障识别的方法．实验结果表明了该方法的工程有效性．     

内燃机缸盖振动信号的特性与诊断应用研究

研究了内燃机缸盖振动信号的时域、频域和循环波动特性,揭示了它的非平稳时变特点,提出抽区间采样分析与参数平均相结合的振动诊断方法,并给出在气门间隙异常和气门漏气故障诊断中的应用实例     

内燃机缸盖振动信号的特性与诊断应用研究

研究了内燃机缸盖振动信号的时域,频域和循环波动特性,揭示了它的非平稳时变科技司,提出抽区间采样分析与参数平均相结合的振动诊断方法,并给出了在气门间隙异常和气门漏气故障诊断中的应用实例。     

基于小波包分析的内燃机振动诊断方法研究

针对内燃机缸盖振动信号的非平稳时变特点,通过给出小波包变换的一种改进算法,提出从振动信号的小波包分解系数中实现整循环征兆提取和故障识别的方法,实验结果表明了该方法的工程有效性。     

基于RP与NMF的内燃机气阀故障诊断方法

针对传统的内燃机故障振动诊断方法,难以有效提取故障特征,诊断精度较低的缺点,提出一种基于递归图(recurrence plots,RP)与非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)的内燃机故障诊断新方法。该方法是利用图像的方法来进行故障诊断:首先通过递归图将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成图像,然后用非负矩阵对得到递归图进行特征参数提取,最后用分类器进行分类识别完成故障诊断。将该方法应用于气阀机构8种工况下振动信号诊断实例中,结果表明:该方法克服了传统的振动诊断方法从时域或频域进行分析时参数选取和故障特征提取的难题,直接将信号生成图像,对图像进行自适应特征参数提取、分类识别,能有效诊断出内燃机气阀机构故障,故障识别精度高,为内燃机振动诊断探索了一条新途径。     

柴油机缸盖周期性振动信号的自相关周期识别

提出了类周期概念,利用拓展的周期信号自相关函数,实现了柴油机缸盖振动信号类周期的识别和主要振动波形的提取。实践证明,该方法的准确性高,有利于实现数据处理的智能化,为进一步分析柴油机缸盖振动信号奠定了扎实的基础。     

基于振动时频图像和D-S证据理论的内燃机故障诊断

为抑制循环波动性对内燃机故障诊断结果的影响,引入D-S证据理论,提出一种基于内燃机振动时频图像、局部非负矩阵分解、BP神经网络和D-S证据理论的内燃机故障诊断新方法。首先采用平滑伪魏格纳分布(SPWVD)方法对8种不同气门状态的缸盖振动信号进行分析得到振动时频图像,然后用局部非负矩阵分解(LNMF)方法提取时频图像的特征参数并组成训练集和测试集,用得到的训练集对BP神经网络进行训练,再把测试集输入到训练好的BP神经网络,将输出的结果转化为基本概率赋值,用Deng加权平均证据合成规则对同种状态下不同图像的证据进行合成,并利用合成后的结果进行诊断分类。实例分析结果表明,基于振动时频图像和D-S证据理论的内燃机故障诊断方法可以有效抑制内燃机循环波动性对诊断结果的影响,能够准确诊断不同类型的气门故障。     

多缸柴油机冷却水腔流动不均匀性的仿真研究

以多缸柴油机的冷却水腔为研究对象,使用Fluent软件对直列3、4、5、6缸柴油机冷却系统的流场进行仿真.结果表明:对于冷却水套进出水口在曲轴同一端的直列柴油机,从距离入口最近的缸到远离入口的最后一缸,各缸水套间通道压力逐渐降低,各缸缸盖进口和出口压力逐渐增加,各缸缸盖的流量逐渐降低.在相同入口流量条件下,随着发动机气缸数增加,总进口和总出口的压差逐渐降低,整个冷却水套的流动阻力减小,各缸缸盖进出口压差的平均值逐渐减小,发动机各缸盖中最大流量和最小流量之间的差值增加,发动机各缸缸盖流量的不均匀度大幅度增加.      

煤基混合燃料对发动机燃烧及振动特性的影响

以Fischer-Tropsch(F-T)柴油为基础油,配以10%体积比的甲醇、丁醇混合燃料,在4100QBZL增压中冷柴油机上进行试验,就煤基混合燃料对柴油机的燃烧过程及振动特性的影响进行研究。研究表明:柴油机燃用F-T柴油、甲醇/F-T及丁醇/F-T燃料时,比0#柴油滞燃期缩短,燃烧始点提前,放热率曲线的第一个峰值点低,同时相位提前,第二个峰值点与0#柴油基本相当,混合燃料燃烧、放热更加柔和;混合燃料的压力升高率曲线的峰值明显低于0#柴油,工作更加柔和;燃用混合燃料时,因燃烧引起的柴油机气缸盖振动明显小于燃用0#柴油,但是燃用混合燃料时对气缸盖的冲击作用高于0#柴油。     

基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法

针对柴油机缸盖振动信号非线性、非平稳的特点,以及传统故障诊断方法需要先验知识且特征提取费时费力的缺点,提出了一种基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法。首先通过复Morlet小波将柴油机缸盖振动信号转换为时频图,该变换包含了信号的时频域信息,比单一的时域或频域信号更适合分析柴油机缸盖振动这种非平稳信号;其次将时频图输入至AlexNet神经网络进行特征自动提取并建立故障诊断模型,解决了传统手工提取特征费时费力且需要专家经验的问题;然后通过Batch Normalization和Dropout技术改进网络结构,并优化神经网络超参数以提高模型的准确度和计算效率;最后将本文方法与传统的故障诊断方法应用于柴油机气门间隙异常故障诊断并进行对比,发现其诊断准确率最高,验证了所提方法的优越性。     

基于单缸柴油机表面异常声发射信号的活塞组件摩擦磨损故障诊断与研究

为了诊断并分析某型单缸柴油机的异常声发射信号,在柴油机缸体上安置振动传感器和声发射传感器。利用小波多分辨率算法对比分析了两个传感器的信号。首先通过几何估算提出了异常信号可能对应的两种故障形式,随后根据拆机检查,确认声发射信号中的故障特征来源于活塞组件之间的异常摩擦事件。诊断结果表明:该型号单缸柴油机的活塞组件的结构尺寸设计不合理,在柴油机正常工作中,连杆小头和活塞内部发生了摩擦事件,导致了声发射信号在固定的曲轴转角上出现异常峰值响应。声发射技术为以后有效监测活塞组件摩擦磨损提供了更准确的诊断方法。     

基于缸盖振动信号包络线相关分析的柴油机故障预警方法研究

针对柴油机故障特征易受到环境、载荷等因素的干扰,从而导致许多传统意义上的故障特征参数不再敏感的问题,提出了一种基于缸盖振动信号包络线相关分析的柴油机故障预警方法,对一台6缸柴油机的缸盖振动信号对比了希尔伯特变换和n阶极值插值两种方法的包络线提取效果,并对其包络线进行相关分析,得到了相似系数、距离标准差以及余弦相似度等相关分析结果。研究结果表明：在传统特征参数不敏感的情况下,相关分析可以更好地反映机组的故障状态。本文研究结果可为实现柴油机故障的早期预警奠定基础。     

柴油机气缸盖传热规律研究

利用Star CCM+软件,采用多面体网格技术和基于流体体积函数方法(VOF)的两相流沸腾模型,对单缸柴油机气缸盖的冷却传热进行了流-固耦合仿真计算,通过气缸盖的测试温度对仿真结果进行了校验.在此基础上,对气缸盖的传热规律进行了研究.研究表明,单缸柴油机负荷增加时,气缸盖冷却水壁面排气门鼻梁区的传热系数HTC呈现出在较小负荷增加迅速,在较大负荷增加变缓的规律;气缸盖向冷却水传递的热流量则随单缸柴油机负荷的提高呈现出加速上升的趋势,转速为2 000r.min-1时,单缸柴油机功率由44kW增加到61kW,气缸盖传递给冷却水的热流量增幅为31.4%;功率由61kW增加到80kW,气缸盖传递给冷却水的热流量增幅为61.3%.