Matlab在发动机故障诊断中的应用研究

以电控汽油机转速传感器为例,探讨了小波分析技术在发动机故障诊断中的应用。首先采集了转速传感器正常和异常信号,并对采集到的信号进行小波分析,结果表明,利用小波系数可以分析转速信号,判断发动机断缸故障;转速信号的小波分析结果能对比发动机各缸的工作性能。实践证明利用小波分析对电控发动机进行故障诊断是切实可行的。     

基于小波分析的发动机气缸故障诊断的研究

对船用六缸柴油机轴上瞬态转速数据进行小波变换，滤除正常波动，把由于发动机气缸异常产生的波动分离出来，能够迅速地诊断出抿缸的故障。     

电喷发动机转速传感器信号波形试验

对VOLVO B230F型电喷发动机的电控燃油喷射装置各传感器信号进行了发动机台架试栽验研究.应用示波器采集发电机的转速传感器输出信号波形,并进行处理分析,研究转速传感器波形变化与发动机故障特征的内在联系,并将转速传感器正常波形与异常波形进行对比分析.结果表明：当传感器模拟信号波形的物理参数变化量超过一定范围时,发动机控制系统（ECU）接收到传感器输入的异常信号;当模拟信号特征值变化量超出ECU设置的正常调整范围时,发动机就会出现怠速不稳、自动熄火或起动困难等故障.     

基于小波包和支持向量机的传感器故障诊断方法

针对自确认压力传感器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换和支持向量机的传感器故障诊断方法。该方法对传感器输出信号进行三层小波包分解,提取各个节点的小波包系数,对每个节点的小波包系数通过一定的削减算法增强故障特征,然后利用重构的时域信号计算各个节点的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,以此作为输入来建立支持向量多分类机,判断传感器的故障类型。对自确认压力传感器、温度和流量传感器的故障诊断结果表明,该方法能有效地应用于传感器的故障诊断中。     

电喷汽油机故障码的设置条件

针对电喷汽油机故障码的设置条件，开发研制了电控发动机故障模拟试验台，进行了发动机原机性能试验、传感器通断试验、传感器输出信号衰减和通断率影响试验。通过对与电控单元（ECU）输入信号有关的空气流量传感器、爆震传感器、冷却液温度传感器和转速传感器故障的模拟和再现，研究了发动机的各种故障现象、运行状况和性能。结果表明：空气流量传感器断开、输出信号衰减和通断率对发动机运转和性能的影响不同，虽然显示的故障码相同，但故障现象不同，对发动机运行状况的影响也不同；断开爆震传感器或冷却液温度传感器信号，显示的故障码为事实码；转速传感器输出信号衰减与断开信号的情况相比，虽然出现故障的部件相同，但故障码显示状态却不同。     

小波分析在控制系统故障诊断中的应用

目前,控制系统均是基于传感器和执行器工作的,而传感器和执行器的故障已成为导致控制系统失效的主要原因.故障诊断就是要从系统的复合信号中,采用分离或突出或局部放大故障信号,使故障信号易于被人们发觉.因而需要对其相关信号进行分析,借此诊断出系统内部的故障.而小波变换利用平移和伸缩下的不变性,以提供信号在时域和频域的局部描述,从而求出该信号的奇异点.仿真实验结果表明利用小波变换的奇异点检测在控制系统故障诊断中具有优越性;据所提出的诊断结果修正方法,可提高诊断的可靠性.     

用连续小波灰度图诊断齿轮故障

为了识别齿轮振动信号中的冲击性故障,利用连续小波变换对正常和故障齿轮的振动信号进行分析,将不同尺度下连续小波分解系数的绝对值用灰度图的方式表示出来,并利用特征矢量法估计信号功率谱进行验证,准确识别出了齿轮轴的不对中故障。分析结果表明,小波分析对信号具有多尺度分析能力,对振动信号中的冲击成分有很强的识别能力;连续小波变换灰度图不仅能直观反应齿轮的正常与故障状况,而且不会丢失冲击信号的时间信息,有利于寻找故障源,实现对齿轮故障的准确诊断。     

基于小波包-AR谱技术提取柴油发动机曲轴轴承故障特征

利用小波包分解柴油发动机曲轴轴承振动信号,对不同频段的分解系数进行了时域重构,分别对重构的时间序列进行AR(autoregressive)谱分析,实现了对分析对象的故障特征提取.分析结果表明:小波包-AR谱技术能分离多激励源的干扰,有效地提取柴油发动机曲轴轴承故障特征信号;曲轴轴承特征归一化频段为0～0.25,在发动机转速高于1 800 r/min时更明显;传感器最佳位置是在曲轴轴承正对的发动机两侧或油底壳处.     

基于数据流分析的电控发动机故障诊断应用研究

在电控发动机故障诊断过程中,汽车故障诊断仪除了具有"读取故障码"和"清除故障码"的功能外,还具有对电控系统各种传感器和执行器进行动态数据读取功能(数据流分析)。本文对电控发动机数据流产生的机理和特性、数据流分析的方法和显示方式进行了阐述,结合实例分析了静态数据流和动态数据流分析在电控发动机故障诊断中的应用。     

基于贝叶斯优化模型的涡轮增压4缸发动机故障诊断

为提高故障诊断方法的精度并减少评估时间,通过对涡轮增压4缸发动机的声信号分析,提出了一种新的发动机故障诊断方法。利用小波包变换（WPT）进行时频分析,并从小波包变换的高、低系数中提取统计特征;然后,利用提取的特征对标准分类模型、贝叶斯优化模型和主成分分析（PCA）结合贝叶斯优化模型进行分析比较。结果表明：与标准模型相比,后2个模型都具有更高的准确度、精密度、灵敏度、特异度和F1值（调和均值）;在相似的准确度水平下,PCA结合贝叶斯优化模型比贝叶斯优化模型减少了20%左右的总评估时间和19%的测试时间。PCA结合贝叶斯优化模型在降低计算复杂度和减少评估时间的同时保证了良好的精密度,可为发动机实时故障诊断提供参考。     

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LabVIEW的小波分析在船舶柴油机故障诊断中的应用

测取船舶柴油机缸体振动信号。利用LabVIEW并结合小波分析对信号进行处理,提取故障特征。诊断结果与实际情况相符,说明了该方法的可行性及有效性。     

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。     

隧道掏槽爆破振动信号两种分析方法

通过设计两次起爆的起爆网路,控制掏槽眼引起的振动速度,有效地减少了振动对周边构建物的影响。对掏槽爆破时振动信号进行了FFT分析、小波包分析,结果发现:单向爆破振动速度控制在2.1 cm/s以内,振动频率集中于50~100 Hz。傅里叶分析法(FFT法)与小波包分析法在处理振动信号主频的结果相差不大,速度的FFT图谱与爆破振动信号能量-频谱图相似。可用FFT法快速粗略地计算振动信号的主频与估计能量分配比例。但FFT法计算精度没有小波包分析法高,在精度要求高的情况下仍需使用小波包分析法进行信号分析。     

基于CART决策树的柴油机故障诊断方法研究

采用一种自适应局部有效值（RMS）计算方法提取柴油机缸盖振动信号时域特征,结合分类回归树（CART）算法建立故障分类模型并进行柴油机的状态识别。通过实验获取柴油机失火和撞缸两种故障工况及正常工况下的振动数据,计算出原始信号的局部RMS后,根据自适应阈值确定点火冲击区域和非点火上止点冲击区域提取局部特征,最后将特征输入CART算法中构建分类模型来验证所提取特征的有效性。结果表明：柴油机在3种状态下的识别率均达到100%,基于CART算法和局部特征提取的方法能够有效诊断柴油机故障。     

基于振动分析的柴油机故障程度的研究

利用神经网络诊断模型来识别故障发展的不同程度,并以柴油机连杆铜套磨损故障为例进行分析.首先在295柴油机上进行了设定及待定工况实验,获取各工况下的缸盖振动信号;然后利用基于神经网络和小波分析的故障诊断方法进行故障程度识别;最后利用训练后的模型对待定工况进行故障程度的判定.实验和仿真结果表明:对于各设定工况,诊断模型可以定量地识别出来,准确率达到100 %;对于待定工况,诊断模型也可以给出定量的故障程度描述.从而使操作者能及时了解故障的发展情况,并根据网络模型的定量输出结果对故障部件进行相应的维修或更换处理.     

示波器在电喷发动机故障诊断中的应用

针对当前解码器和发动机综合诊断仪都比较昂贵的状况，探索了一种应用于电喷发动机故障诊断的快速、经济的方法。以上止点位置传感器为例，模拟其发生故障时发动机性能发生的变化，用数字存储示波器采集其输出信号波形并运用计算机软件进行分析处理。结果表明：用波形分析法诊断上止点位置传感器的故障是可行、有效的；使用示波器对电喷发动机进行故障诊断是一种快速经济、切实可行的方法。     

基于ReliefF-PCA和SVM的发动机故障诊断方法研究

针对柴油发动机机组振动信号非线性和非平稳性以及机组实际故障案例样本数据少的特点，提出了一种基于ReliefF、主成分分析（PCA）以及支持向量机（SVM）的柴油发动机故障诊断方法。首先提取发动机冲击信号的特征参数，运用ReliefF选择出其中的敏感特征以降低处理过程的计算难度；然后采用PCA进一步提取敏感特征，消除各特征之间的相关性，避免冗余；最后利用SVM实现机组的故障分类，诊断不同类型的故障。将本文方法应用于柴油机实际典型故障案例中，结果表明该方法能有效提取柴油机缸盖振动信号中的故障敏感特征，并实现多种典型故障的诊断。     

基于火花塞离子电流信号点燃式发动机早燃状态的检测

简单阐述火花塞离子电流法的基本原理,以NFl57FMI汽油发动机为例设计一套火花塞离子电流检测系统．基于气缸内燃烧时产生的离子电流信号,经小波阂值去噪后分析其波形特点,根据其获得的燃烧信息实现对发动机早燃状态的检测．