废气排放成分的汽油机失火故障RBF神经网络诊断

提出了一种利用排气中HC、CO2和O2浓度诊断车用汽油机失火故障的诊断方法及描述汽油机失火故障的模糊评价指标,利用实验数据和RBF神经网络建立了该指标与排气中HC、CO2和O2浓度间关系的模型,应用MATLAB软件对该模型进行学习训练,将训练好的神经网络模型应用于汽油机失火故障的诊断,结果表明,此模型能正确诊断汽油机失火故障.图2,表2,参8.     

基于概率神经网络的汽车发动机失火故障诊断

为准确诊断汽车发动机常发生的单缸失火和双缸失火故障, 利用概率神经网络分析发动机转速与曲轴位移角度诊断发动机失火故障。在AMEsim 软件环境下搭建一款四缸发动机模型, 利用故障注入的方式模拟发动机失火, 提取发动机转速和曲轴角度位移数据, 在Matlab 环境下进行数据处理与分组, 建立概率神经网络PNN(Probabilistic Neural Network)进行训练与测试。实验结果表明, 发动机转速与曲轴转角位移能有效反应发动机真实运行情况, 训练好的PNN 可对发动机单缸、双缸失火进行准确的诊断和定位。该方法具有简洁、经济、高效和准确度高等优点。     

基于分形和神经网络的柴油机振动诊断方法

提出了一种基于分形理论和神经网络技术的柴油机振动诊断方法,首先对柴油机的振动信号进行小波降噪,然后提取相应的不同迭代阶数的广义分形维数,并将其作为RBF神经网络的输人参数,以运行工况作为输出参数训练神经网络模型．训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况．实验及仿真结果表明：采用的小波降噪技术可以较好地再现振动信号特征,有效提高故障识别率;同时基于分形和神经网络技术的诊断方法在柴油机故障诊断中是有效可行的,对于单个故障的正确识别率达到了100％,具有较高的工程适用性,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值．     

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.     

柴油机EGR温度的智能控制策略

利用改进的BP神经网络算法,建立了样本柴油机排气温度的神经网络模型,通过柴油机台架实验采集柴油机转速、负荷、油耗、排气温度等参数作为神经网络模型学习样本,使用实验数据对所建立模型进行训练,并对该神经网络模型进行了误差分析,结果表明,所建神经网络模型反映了实验样机的排气温度变化规律,在测试数据范围内,排气温度辨识误差小于...     

汽油机排放性能分析

为了研究492QBW车用汽油机的排放性能,使用AVL4000型五气分析仪连续测量了汽油机在多种工况下排气中有害成分CO、HC和NOx的量。结果表明,汽油机的负荷对CO、HC、NO排放产生一定影响,转速变化对CO、HC、NOx排放物浓度变化影响较小;同时工况稳定情况下连续测量的一段时间内,各排气成分会产生一定波动,尤其是HC排放波动最大。     

变组分进气充量对柴油机燃烧和排放特性的影响

在一台单缸风冷柴油机上,采用不同体积分数的富氮和富氧进气,对变组分进气工质的燃烧和排放特性规律进行了归纳分析.结果表明:从富氮状态开始,随着进气工质中O2体积分数的增加,着火延迟期缩短,压力升高率峰值和压力峰值增加,富氮造成的着火延迟效应比富氧造成的着火提前效应更显著,各排放物参数的变化率随进气O2体积分数的变化率均呈现二次多项式关系;在富氧阶段,进气O2体积分数增加降低HC,CO和排气烟度的效果渐趋缓慢,但在富氮阶段,随着富氮程度加大,HC,CO和排气烟度却急剧恶化,而NOx排放则在富氧阶段急剧上升而在富氮阶段下降缓慢;大负荷工况下受供氧制约,进气O2体积分数变化对CO和烟度排放变化率的影响作用增强,而由于小负荷工况下进气O2体积分数变化对缸内温度影响更显著,造成HC和NOx排放变化率更敏感.     

基于粒子群蛙跳算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断方法存在的局限性及缺陷,在利用小波分析提取滚动轴承故障信号特征向量基础上,提出基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法采用粒子群 蛙跳算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法和样本数据训练BP神经网络,实现滚动轴承运行正常和4种不同故障状态的诊断。实验验证结果表明,基于粒子群 蛙跳算法的BP神经网络方法诊断误差最大值仅为005,为未优化的神经网络诊断误差的1/16;与其他算法相比,基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络方法的训练时间、训练误差和诊断精度各项指标均为最优,可实现滚动轴承故障的快速、准确、有效诊断。     

天然气发动机预混室内喷射双氧水排放特性试验

为使天然气更加高效清洁燃烧,进一步降低发动机的污染排放,在三缸燃油发动机改装的天然气发动机上利用雾化喷嘴向预混室内喷射双氧水(H2O2),研究了喷射双氧水对发动机排气温度、动力性能、经济性能及HC、CO、NOx排放特性的影响。结果表明,添加H2O2可降低天然气发动机HC、CO、NOx排放,同时发动机的动力性能和经济性能都有所提高。H2O2可降低发动机燃烧温度但同时增加了氧气浓度,温度和氧气浓度是影响NOx生成量的主要因素。得到了气耗率及污染排放整体效果较好时的天然气与双氧水质量比为4.5～5.8。     

基于NN-PID算法的变风量空调系统空气品质控制

目的针对典型会议室环境,基于需求控制通风策略,对变风量中央空调系统房间空气品质控制进行研究。方法以典型的会议室环境为研究对象,分别建立空调新风系统模型及房间CO2浓度模型;设计NN-PID(神经网络-PID)算法,并进行控制与仿真;在变风量空调实验平台上进行验证。结果所设计的NN-PID算法能有效利用神经网络训练过程,在线自整定PID参数,控制效果优于传统PID算法。结论根据室内CO2浓度变化控制新风量,能很好地适应室内CO2浓度的动态特性,提高室内空气品质。     

汽油机失火故障的模糊模式识别

根据汽油机在有失火现象工况和良好技术下废气排放中的碳氢化合物（ＨＣ）、二氧化碳（ＣＯ２）和氧气（Ｏ２）体积分数值的试验数据,提出了描述汽油机失火故障的模糊向量和模糊模式,并利用海明贴近度方法对ＣＡ６１０２汽油机失火故障模式识别进行了实例研究。     

内燃机优化VMD-CWD时频表征与BSNMF编码识别诊断方法

针对内燃机振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD-CWD内燃机振动时频表征与BSNMF分块编码识别的故障诊断方法.利用变分模态分解(VMD)将内燃机振动信号分解成一组本征模态函数(IMF),并叠加IMF分量信号的Choi-Williams分布(CWD)获得时频聚集性良好,无交叉项干扰的振动谱图像.针对VMD分解过程中的参数选取问题,引入功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性.为了实现内燃机振动谱图像的自动识别诊断,在稀疏非负矩阵分解(SNMF)的基础上提出一种更容易收敛的分块稀疏非负矩阵分解算法(BSNMF),用来对内燃机振动谱图进行特征提取,并采用支持向量机对提取的特征参数直接进行模式识别.将本文方法应用于内燃机故障诊断实例中,结果表明:该方法能有效提取内燃机振动信号中的微弱故障特征,实现内燃机气门机构故障的自动诊断.     

基于Bayes判别法的内燃机气门间隙故障诊断

以内燃机气门振动信号经过经验模态分解（EMD）方法得到的固有模态函数的关联维数作为判别因子,建立内燃机气门故障诊断Bayes判别分析模型.以内燃机气门故障诊断Bayes判别分析模型计算判别样品的Bayes判别函数值,以最大对应的总体作为样品所归属的总体.对判别准则进行了评价,检验该判别模型的优良性.研究表明：Bayes判别分析模型回判估计误判率很低,为内燃机气门间隙故障诊断识别提供了一种有效的定量化分析方法.     

基于EEMD的发动机失火故障检测

针对发动机失火故障信息难以提取的问题, 提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD: Ensemble Empirical Mode Decomposition)的发动机失火故障检测方法。该方法能自适应地将曲轴转速信号分解为若干个本征模态函数(IMF: Intrinsic Mode Function), 确定包含故障信息的IMF, 通过该IMF 幅值的异常波动, 可以较准确地判断发动机发生失火故障的时间。并通过AMESim 建立了发动机仿真模型, 从中采集了3 种情况的曲轴转速信号, 分别利用EEMD 分解并最终检测失火故障。实验结果表明, 该方法能有效提取故障信息, 实现失火故障的离线检测, 并可以作为在线检测的基础。     

基于神经网络的车用汽油机稳态排放特性建模研究

车用汽油机稳态工况下废气排放与汽油机转速、负荷、空燃比和点火正时等影响因素之间是非线性关系 ,通过对汽油机试验排放数据的学习 ,建立起描述车用汽油机废气 HC,CO,NOx 排放与上述因素之间关系的 BP神经网络模型 ,该模型可用于排放预测和实时控制     

直喷式柴油机微粒排放特性研究

使用柴油机微粒排放单级部分稀释采样系统．对一台单缸车用直喷式柴油机的不 同类型燃烧室和不同油品及喷油提前角的变化作了微粒排放研究。探索了实现直喷式柴油机净化微粒排放的途径．试验表明缩口型燃烧室．适当加大喷油提前角可以明显 改善微粒的排放；燃油品质对微粒排放影响较大．     

汽车配气机构的动力学模型的分析

配气机构是内燃机中重要的辅助控制机构,要求准确地控制气缸中进、排气门的启闭,随着内燃机朝着高速、精密化方向发展,研究其动力学性能非常必要.在分析汽车内燃机的配气机构的工作原理的基础上,利用动力学原理和集中参数法进行多元素系统的动力学分析,建立了构件的6自由度模型,并采用等效作用原理建立了简化的机构单自由度动力学模型,为进行机构的进一步研究奠定了基础.     

正庚烷均质压燃燃烧特性和排放特性的实验研究

为进一步了解高十六烷值燃料均质压燃的燃烧特性和排放特性，以正庚烷（n-heptane）为燃料，在一台改装的单缸直喷柴油机上进行正庚烷均质压燃台架实验．结果表明，正庚烷在均质压燃模式下表现出明显的双阶段着火特性；随着混合气浓度增大，缸内最大爆发压力和燃烧放热率峰值升高；随着发动机转速升高，燃烧放热率峰值先降低后升高，高转速的缸内最大爆发压力降低；当废气再循环率增大，缸内最大爆发压力和燃烧放热率峰值均降低，废气再循环使正庚烷均质压燃的运转工况范围向大负荷工况扩展，废气再循环率为75％正庚烷均质压燃运转的最高平均指示压力为0．41MPa．排放测试表明，正庚烷在均质压燃模式下的氮氧化物排放接近零，且可以实现无碳烟排放，但碳氢化合物和一氧化碳排放较高．     

柴油车尾气排放控制技术进展

在节能减排政策的推动下,采用稀燃技术的柴油机日益受到人们的广泛关注。针对柴油机的主要排放污染物NOx和颗粒物(PM),从燃油品质、机内净化技术和柴油车后处理技术三个方面,综述了国内外柴油车尾气排放污染控制技术研究现状;机内净化技术重点论述了进气管理技术、新型燃烧技术、燃油喷射技术、废气再循环(EGR)技术等。柴油车后处理技术重点论述了氮氧化物处理技术和颗粒物捕集技术的研究思路和进展,展望了相关技术的发展方向。