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。     

车身异响诊断及设计优化

文章对汽车车身异响做了明确的定义,对车身异响的产生机理和诊断方法作了详细阐述,通过对某成品车车身异响典型案例的分析,提出了车身异响的消除方法,有效地解决了车身异响的问题,并且总结了如何优化车身设计来避免车身异响.     

浅议汽车发动机的异响故障如何进行综合诊断

汽车正常运行时,其发动机各工况运行应可靠平稳.当汽车发动机出现异常响声时,应立即停车检查.基于汽车发动机异响特性的分析,本文综合阐述了汽车发动机诊断及排除常见异响故障的基本方法.     

发动机异响诊断及其分析

发动机是汽车的重要组成部分,被称为汽车的心脏。发动机的工作状况对汽车性能起着很重要的作用,而发动机异响是发动机性能、汽车性能下降的标志之一,因此有必要对发动机的异响进行分析和研究。发动机异响的分析、判断是一项技术性较强的工作,为能准确、迅速地判断出异响故障,可根据发动机异响的部位声响特征,出现时间,变化规律特点及排放的烟色、烟量等情况,并借助其他先进的仪器等辅助方法,找出故障的根源并解决问题。     

发动机异响诊断及其分析

发动机是汽车的重要组成部分,被称为汽车的心脏。发动机的工作状况对汽车性能起着很重要的作用,而发动机异响是发动机性能、汽车性能下降的标志之一,因此有必要对发动机的异响进行分析和研究。发动机异响的分析、判断是一项技术性较强的工作,为能准确、迅速地判断出异响故障,可根据发动机异响的部位声响特征,出现时间,变化规律特点及排放的烟色、烟量等情况,并借助其他先进的仪器等辅助方法,找出故障的根源并解决问题。     

发动机异响及其分析

发动机作为汽车的心脏,也可以说是汽车的生命.而汽车的异响对发动机的工作状况和性能起着很重要的作用,所以要想汽车能很好的工作,就有必要对发动机的异响进行分析和研究.发动机异响的分析、判断是一项技术行较强的工作,为能准确、迅速地判断出异响故障,可根据发动机异响的部位声响特征,出现时间,变化规律特点及排放的烟色、烟量等情况,并借助其他先进的仪器等辅助方法,来找出故障的根源并解决问题.     

基于模糊理论的发动机异响实时诊断方法的研究

基于模糊数学的有关理论,针对国产ＥＱ６１００型发动机常见异响故障,建立了相关的模糊数学模型,给出了异响诊断的模糊关系矩阵,提出了诊断系统的基本方案及技术路线,最后给出实例分析,测试结果表明此方法是可行的．     

浅析汽车发动机曲柄连杆机构活塞敲缸异响的故障诊断

本文结合汽车发动机曲柄连杆机构活塞敲缸异响故障,针对异响中发动机冷态敲缸、热态敲缸两种情况的诊断步骤和方法进行了简要阐述。     

基于频域盲信号处理的汽车制动异响定位方法研究

汽车基础制动器在汽车刹车过程中会产生剧烈的振动和噪声,影响乘员的舒适性,降低有关汽车零部件的寿命;同时,尖锐的制动噪声(尖叫)还会严重干扰人们的正常生活。针对汽车制动异响噪声的治理工作非常重要。总结了汽车制动噪声的产生机理、噪声特点和影响因素,回顾并分析了抑制和防治制动噪声的理论与工程研究进展。针对传统汽车制动异响检测分析方法手段单一、数据处理不便、灵活性差等突出性问题,提出了一种基于声信号频域盲处理的制动异响定位方法,详细介绍了其关键技术:利用动态粒子群优化形态滤波抑制路试背景噪声、使用峭度最大化复数单元固定点算法分离提取复分量、利用改进KL距离解决次序不确定性等。通过实际刹车制动声信号故障提取,验证了该方法的有效性和可靠性。     

希尔伯特-黄变换轴瓦异响故障诊断

根据汽车发动机信号非线性、非平稳性特点,分别对正常以及轴瓦异响发动机信号进行HHT,得到希尔伯特谱与时频分布三维图。将引起异响的高频成分从异响信号中分离,再通过对高频成分的分析找出故障原因。结果表明,正常发动机固有频率为210Hz,轴瓦异响发动机频率主要集中在500,1 500和2 700Hz,通过对比加速度谱分析结果,判断出轴瓦异响的原因是轴瓦磨损。     

Fuzzy-Expert Diagnostics for Detecting and Locating Internal Faults in Three Phase Induction Motors

Internal faults in three phase induction motors can result in serious performance degradation and eventual system failures if not properly detected and treated in time. Artificial intelligence techniques, the core of soft-computing, have numerous advantages over conventional fault diagnostic approaches; therefore, a soft-computing system was developed to detect and diagnose electric motor faults. The fault diagnostic system for three-phase induction motors samples the fault symptoms and then uses a fuzzy-expert forward inference model to identify the fault. This paper describes how to define the membership functions and fuzzy sets based on the fault symptoms and how to construct the hierarchical fuzzy inference nets with the propagation of probabilities concerning the uncertainty of faults. The designed hierarchical fuzzy inference nets efficiently detect and diagnose the fault type and exact location in a three phase induction motor. The validity and effectiveness of this approach is clearly shown from obtained testing results.     

可重组制造系统故障的可诊断和可检测性研究

文章针对可重组制造系统的运行特点和故障分类,在构造制造系统结构模型和诊断模型的基础上,利用灰关联理论结合模糊数学相关方法,通过新的诊断指标的使用,为可重组制造系统的故障诊断提供了一套新的可诊断性与可检测性分析方法;通过具体实例验证了该方法的有效性和可行性,同时提出了该方法的不足以及今后研究的重点.     

模糊离散事件系统的多故障诊断

针对诊断器不能只依赖自身就能判断诊断的缺点,基于不可区分串的概念,提出一种模糊离散事件系统的多故障诊断方法.首先,基于极小可观测事件构造模糊自动机相应的诊断器,用于寻找不可区分串的集合;其次,根据诊断器的性质,提出模糊离散事件系统的多故障可诊断的充分必要条件;最后,通过实例进行验证.结果表明:该方法为模糊离散事件系统的多故障诊断提供一种简单可行的新途径.     

带有执行器故障的离散T-S模糊时滞系统的保性能控制

研究了含有执行器故障的T-S模糊时滞系统的可靠保性能控制问题.利用线性矩阵不等式方法,给出了模糊系统存在可靠保性能控制器的一个充分条件和其设计过程,并给出了闭环模糊系统的性能上界.     

挖掘机提升控制系统故障诊断的改进模糊算法

研究矿山挖掘机提升控制系统的故障诊断方法对减少其故障和由此带来的巨大经济损失具有重要意义。笔者首次提出了针对复杂控制系统的基于功能的故障描述和故障整理方法,并将控制领域中的改进模糊算法引入到故障诊断领域,建立了WK－4挖掘机提升控制系统电压负反馈回路的改进模糊诊断模型,并与传统模糊诊断模型进行了比较,验证了改进模糊诊断模型的有效性和先进性。该方法可广泛应用于矿山挖掘机各种控制系统的故障诊断中。     

基于直觉模糊最小二乘支持向量机的变压器故障诊断

针对基于溶解气体分析的变压器故障诊断数据具有小样本、 贫信息且故障诊断结果易受样本中噪声影响的特点, 提出一种直觉模糊最小二乘支持向量机算法(IFLS-SVM). 先进行相关算法的推导, 并设计了基于IFLS SVM的多类分类器, 然后借助Matlab软件实现了电力变压器的相关故障实例诊断, 最后将其诊断结果与LS-SVM
的几种多分类算法及BP神经网络的诊断结果进行比较. 实验结果表明, IFLS-SVM诊断效果较好, 抗噪性较强.     

机器故障诊断模糊分类规则的归纳学习

机器状态的有效监控是机器安全运行,提高系统生产效率的重要途径,由于环境的复杂性与不确定性,现有机器故障诊断系统的可靠性还不能满足应用要求,为此近来年发展了模糊诊断技术,对于模糊系统而言,其关键问题在于如何获得解决具体问题的模糊知识或规则,为此提出了一种被称为模糊归纳学习的学习方法,并利用模糊信息熵概念建立了从不确定信息数据中归纳模糊规则的学习准则,实验结果表明,利用所提出的模糊归纳学习方法所获得的模糊规则能不确定怀数据进行有效分类,从而能有效地提高机器故障诊断系统的与可靠性。     

磷矿采场噪声的分析

针对采场目前存在的噪声问题，以贵州某磷矿为研究对象，利用环境科学、人机环境系统工程观点和模糊数学理论对采场噪声进行分析，并提出改善采场噪声的方法措施，从而提高系统的可靠性。     

一种脉冲噪声模糊检测和滤波算法

脉冲噪声滤波一直是图像处理研究热点。提出一种适合各种脉冲噪声,基于模糊检测和滤波新算法。这种非线性滤波算法由脉冲噪声检测和脉冲噪声滤波两部分组成,能够很好的保留原图像的轮廓清晰度。基于梯度模糊度的观点,我们构造了一个用隶属函数描述的脉冲噪声模糊集。将隶属函数用于滤波,实质是对邻像素的模糊度加权平均。实验结果显示:无论图像中含脉冲噪声多少,该算法都能快速、高效检测去除脉冲噪声算法。     

基于主成分分析法的电潜泵故障诊断

电潜泵（Electric Submersible Pump,ESP）举升技术在非自喷高产井和高含水井中应用广泛,ESP在生产过程易发生故障,进而导致作业中断,造成严重经济损失。如何有效利用传感器、数据采集系统,SCADA系统实时采集的ESP系统生产数据,对ESP的工作状态进行提前预估至关重要。采用主成分分析法（PCA）对泵实时生产数据进行研究分析,根据电潜泵生产数据之间线性组合进行特征提取,降低生产数据的维度,创造新的主元空间,用很少的主元重新评估ESP生产系统,得出ESP井故障原因并预估ESP剩余使用寿命。主成分分析采用霍特林平方统计算法和平方误差分析算法建立诊断模型,该模型可以预估ESP剩余作业时间并确定泵出现故障的主因。以渤海油田为例,对ESP井实时数据进行主成分建模,预测泵故障的主因及故障时间,对比ESP实际生产作业时间,验证PCA进行故障诊断的可行性。证明PCA作为模式识别的一种方法可以有效监测ESP健康状况,预测ESP故障的主因。