基于AR模型和神经网络的柴油机故障诊断

基于虚拟仪器技术,采用NI公司PCI-4472采集卡及LabVIEW7．1开发柴油机缸盖振动信号采集分析系统。模拟柴油机气阀漏气、气门间隙异常等故障,并对利用该系统采集的缸盖振动信号样本进行AR谱估计,从中提取5个特征参数,最后利用RBF神经网络进行故障模式识别。结果表明：该诊断方法具有较高的精度,结合LabVIEW与Matlab的平台,便于故障在线监测与诊断系统的开发。     

小波分解及图像处理在内燃机振动诊断中的应用研究

内燃机缸盖振动具有明显的非平稳时变特点，因此在监测诊断时应尽量利用信号中的信息。为了克服时域和频域特征提取方法的不足，从而充分利用振动信号所包含的信息，本提出了一种新的内燃机故障诊断方法：对缸盖振动信号进行小波包分解，得到信号的时-频分布图，并利用软件方法定义图象，然后提取图象的各种特征参数实现诊断。将该方法用于6135柴油机气阀机构的故障诊断，取得了很好的效果。结果表明此方法简单有效，诊断精度较高，且对信号采样的要求不高，易于实用。     

采用改进遗传神经网络的多载荷振动信号故障诊断

根据柴油机气阀机构运动规律,利用小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量;针对多种载荷混合诊断的问题,采用二进制与实数混合编码的方式对使用遗传算法的误差反向传播（BP）神经网络的隐层结点数目、权值和阈值进行优化。通过实验检测,证明该方法在多种载荷混合振动信号诊断上,较一般方法学习、收敛速度快,检测准确率高。     

柴油机缸盖振动信号分形特征研究

针对柴油机振动信号的非线性特征,将小波变换与分形理论结合;由此进行缸盖振动信号的分析及故障特征的提取,进而对柴油机气阀间隙异常故障进行诊断。随后计算信号小波包频带盒维数、小波变换模极大及信号的多重分形谱。结果表明,这种将分形维数和多重分形谱的结构作为系统的衡量指标和故障的表征参数,使诊断结果简单、现实可行。     

基于MSET和SPRT的内燃机气阀机构振动监测

提出了一种基于多元状态估计(Multivariate State Estimation Techniques,MSET)和序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)的内燃机气阀机构振动监测方法.在该方法中,首先建立正常工况下各监测参数之间的关联模型;然后根据系统当前观测特征向量与各建模样本特征向量之间的相似性程度,使用MSET对当前观测特征向量进行估计,得到与观测特征向量相对应的估计残差;最后使用SPRT对观测特征向量的估计残差进行均值和方差检验,确定系统的工作状态.试验中,通过设置不同的气阀间隙大小来模拟内燃机气阀机构不同程度的异常工况,以整周期缸盖振动信号幅值域特征作为系统工况监测参数.试验结果表明,MSET可有效增强故障状态下的信号特征呈现,而SPRT可在较少的周期内实现内燃机气阀机构异常工况的识别,MSET和SPRT的结合有效地实现了对内燃机气阀机构异常工况的早期监测.     

柴油机实车监测振动信号处理方法

柴油机运行过程中振动信号的采集与处理对于柴油机技术状况的监测具有重要的意义.本文利用振动加速度传感器对柴油机机体振动信号进行测试,并采用整周期截断和多段相加平均处理、包络变换的方法对振动信号进行处理,最后利用FFT和PSD方法对信号进行分析,有效地提取了振动信号的频率特征,为提高状态监测和故障诊断的准确度奠定了基础.     

柴油机振动信号的分形特征及故障诊断

把小波包降噪与关联维数相结合用在柴油机故障诊断中,讨论了关联维数计算中相关参数的选取。首先对柴油机缸盖振动信号进行小波包降噪处理,通过自相关函数法求延迟时间,用饱和关联维数法确定最小嵌入维数,并用改进的G-P算法求关联维数。分析发现,小波包可以有效降低噪声干扰,柴油机在不同工况下具有不同的关联维数,该方法可有效应用于柴油机的故障诊断中。     

基于VMD-Teager的柴油机失火故障无量纲敏感特征提取方法

失火故障是柴油机典型频发故障之一,将导致机组做功能力降低、性能下降、运行平稳性变差;机组满负荷状态发生失火故障将会导致机组超负荷,不及时发现将产生较大危害甚至危险。柴油机缸盖振动蕴含大量缸内燃烧状态信息,但易受负荷工况的影响,一般需考虑工况变化才能获得较高的准确率。通过对柴油机缸盖振动信号的深入分析,从对比两个上止点冲击振动的角度,利用VMD对非平稳信号自适应降噪的优势和Teager能量算子识别瞬态冲击的能力,提出能够很好地表征缸内爆燃状态且基本不受工况影响的无量纲特征,可以避免工况识别的困难,并有效提高失火故障诊断准确性。现场实际工程案例验证了方法的有效性,为失火故障诊断提供了一条新的特征提取思路和具体诊断方法。     

基于振动信号相位特性的状态监测

在设备运行状态监测中,振动分析与诊断是最常用的方法,主要分析参数为幅度特性和功率谱,分析方法和诊断技术都比较成熟。与常规方法不同,论文从振动信号的相位特性出发,利用信号通过系统的滞后特性,对设备运行状态进行监测,从理论上和方法上进了较深入的研究,并以车辆悬挂系统为对象,对运行状态进行在线监测,与基于幅度特性的监测法进行了比较,收到了较好的效果,丰富了振动监测的内容,拓展了振动监测的途径。     

基于小波包变换的内燃机气阀漏气诊断方法

探讨了利用缸盖振动信号诊断内燃机气阀漏气的一种新方法－－小波包方法。诊断机理分析和实验研究表明,缸盖 振动信号中关于气阀漏气的特征信息集中在高频段,故选用了小波包变换作为信号处理的基本方法,因为小波包变换较之小波变换在中高频段具有更高更均匀的频率分辨率;对实测信号的分析和处理结果表明了小波包在该领域的适用性;建立了基于马氏距离法的气阀漏气多指标诊断模型;进行了实机诊断,取得了预期的效果。