基于时序分析的气阀机构故障诊断研究

通过模拟柴油机气阀机构的两种常见的主要故障：气阀漏气和气门间隙异常。采集气缸盖表面的振动信号，应用时序分析方法进行缸盖振动信号的AR谱估计，再从其AR谱中提取出可用于实际诊断的故障特征参数，最后利用欧氏距离判别函数进行故障状态识别。结果表明该方法是可行的，便于实现气阀机构故障的在线实时监测与诊断。     

基于瞬时转速的柴油机气阀漏气故障诊断

提出使用瞬时转速信号进行柴油机气阀漏气故障的诊断。设计了实验装置,利用模拟故障的方法,进行了柴油机正常及气阀漏气状态下的瞬时转速实测。通过对实测瞬时转速数据的分析,提取了三个无量纲特征参数。经检验证明,其中两个特征参数的故障判断正确率很高,达到了较理想的诊断效果。     

高速柴油机气阀组件振动监测诊断技术试验研究

介绍了利用气缸盖表面振动信号对高速柴油机气阀组件等故障进行的振动监测诊断试验研究。分析了引起缸盖振动的激励源特征;对单缸熄火和气阀组件等故障进行了模拟试验;对不同故障状态的气缸盖表面振动信号进行了测量分析,提取用于故障诊断的特征参数,建立了不同类型及不同程度故障与特征参数间的相互关系。     

基于HHT的柴油机气阀漏气振动诊断方法研究

介绍了采用Hilbert-Huang Transform(HHT)信号分析方法提取柴油机缸盖振动信号中气阀漏气特征的试验研究。通过气阀漏气的故障模拟试验,测量了柴油机气阀不同状态下的缸盖振动信号,分析确定了缸盖振动信号的分析段;运用HHT分析方法提取了气阀漏气时频域故障特征参数。研究发现:当气阀处于正常状态时其振动信号能量主要集中于上止点附近;当气阀处于漏气状态时能量向压缩冲程转移,分布更为均匀。表明:表征能量分布均匀程度的时频熵可以作为气阀漏气故障特征参数。     

基于AR模型和K-L信息量的柴油机气阀机构故障诊断

通过模拟气阀机构的两种常见故障:气阀漏气和气阀间隙异常,采集柴油机缸盖表面的振动信号.提出了柴油机气阀机构的状态监测及故障诊断策略,采用FPE准则和Burg算法建立不同状态时振动信号的AR模型,利用K-L信息量对不同工作状态进行了有效识别.诊断结果表明该方法是可行的,便于实现柴油机气阀机构故障的在线实时监测与诊断.     

基于遗传算法优化支持向量机的船用柴油机气门漏气故障智能诊断方法

针对船用柴油机气阀漏气故障的问题,提出一种结合遗传算法（genetic algorithm,GA）与支持向量机（support vector machine,SVM）的船舶柴油机气阀漏气振动诊断方法,称之为遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）。通过分析静态与动态工况下的缸盖振动信号,提取训练SVM特征参数,利用GA-SVM的惩罚因子与核函数参数对故障进行识别。试验结果表明,GA-SVM方法完善了SVM参数选取方法,可有效识别柴油机气门漏气故障。优化后的整体故障诊断准确率为99.333%,相比于未优化前的测试集,故障诊断正确率提高了约2%。     

发动机振动诊断中的多重分形法

本文首次用多重分形理论研究发动机的机械故障状态，计算了气阀在不同机械状态下的广义Ｒｅｎｙｉ维数谱。指出无论气阀的机械状态如何，缸盖的振动均为确定性混沌振动。提出对气阀漏气判断参数应为一个的猜测，并做了验证。同时还给出故障特征参数及判据，为发动机振动非平稳信号的处理，探索一条有效的途径     

基于统计模拟的柴油机失火故障的诊断方法

针对军队装备试验价格昂贵，试验次数较少，试验具有继承性等特点，可以运用小样本统计分析方法进行装备故障状态的诊断。提出了基于柴油机排气噪声来检测其失火故障，通过提取其频域特性参数(峰值比h21和总能量)，运用统计模拟Bootstrap方法，模拟得到在大量试验数据下特征值的置信区间，绘制出各种特征参数的直方图，实现了正常、掉1缸、掉2缸故障的定量诊断。结果证明，Bootstrap方法能解决实际中由于成本或现场条件的限制而无法多次采样的问题，较客观地反映故障现象的本质，可针对不同状态的故障进行模式识别，减少试验次数，节省试验经费。     

柴油机气阀漏气故障声发射诊断特征参数

气阀漏气是气缸盖声发射信号源之一,但缸盖声发射信号特征与柴油机的类型和气缸盖结构等密切相关,这影响到声发射特征参数的通用性.根据柴油机的结构及配气相位,分析了柴油机气阀漏气与其激励的声发射信号的关系,在某小型柴油机台架上试验研究了缸盖声发射信号的提取方法,根据气动声学公式,提出了基于漏气激励声发射频段能量法的气阀漏气特征参数,并在其他不同两类柴油机上进行了试验验证,结果表明:该方法具有很好的通用性,可为不同机型柴油机气阀漏气诊断提供技术参考.     

某型柴油机排气滚轮碎裂原因分析与排除

针对某型柴油机排气滚轮碎裂故障,从配气机构受力、零部件质量等方面进行了排查和分析。分析表明:故障系缸盖排气阀座异常磨损导致气阀间隙变小所致。而导致排气阀座异常磨损的根本原因为未正确使用相应燃油。     

局域波自回归谱及其在柴油机故障诊断中的应用研究

论述了信号局域波分解理论和方法，并结合时间序列分析，提出了适合于柴油机表面振动非平稳时变信号分析的新方法——局域波自回归谱(LW-AR)法。在柴油机的故障诊断中，该方法能够表达出非平稳信号的模糊频带和瞬时频率双重信息，为解决柴油机故障诊断的一些难题提出了新的思路，并通过诊断实例给予了验证。     

考虑参数波动状况的灰色关联度故障诊断方法

针对目前机械故障诊断中常用的以固定值构造基准模的不足之处，提出了以参数域即 在数波动范围构造基准模的设想，并将其应用于灰色关联度诊断中。对柴油机工作过程的示功图诊断结果表明，改进后的方法在复杂机器的故障诊断中，可提高诊断的准确性。     

BP神经网络在高压共轨式电控柴油机故障诊断中的应用

作者运用了优化算法的BP神经网络设计高压共轨式电控柴油机的故障诊断系统，以电控发动机的传感器数值作为BP网络的输入，把发动机的故障状态作为BP网络的输出，以此来对电控柴油机进行实时的故障诊断。将诊断结果与实测结果进行比较后，证明此方法是可行的。     

小波除噪、神经网络与发动机故障诊断

给出了利用起动电压波形来检测气密性这一简单易行的实验原理与方法。并对代表性波形进行小波除噪处理，在此基础上，提出了6个故障信息特征参数，通过对径向基神经网络的训练和检测，证明该神经网络能够成功的进行故障模式的辨识。从而为发动机压缩性故障诊断提供一个较好的方法。     

小波分析在柴油机滑动主轴承接触摩擦故障诊断中的应用

本文以柴油机滑动主轴承为研究对象，在试验台上采用从正常润滑状态逐步向干摩擦状态过渡的方法模拟故障，利用振动信号对滑动轴承的工作状态进行监测，并用小波分析方法对该非平稳时变信号进行处理，取得了较好的诊断效果。结果表明，小波分析方法用于柴油机的振动故障诊断是有效可行的，对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

柴油机故障仿真计算与分析

作者建立了较通用的柴油机故障的仿真模型，开发了柴油机故障仿真软件，并针对柴油机典型故障在不同程度下进行仿真计算及分析，揭示了柴油机故障与热工参数之间的内在联系，为故障诊断提供了参考依据。     

采用双神经网络模型的柴油机燃油系统故障诊断研究

人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外，而且能够实现特征参数的提取。本文通过对柴油机燃油喷射系统的高压油管振动信号进行特征分析，提出了一种利用双人工神经网络模型进行柴油机故障诊断的方法。     

发动机点火系统模糊诊断方法的研究

本文对基于模糊理论的发动机点火系统故障诊断方法进行了初步的研究，给出了体现诊断专家经验知识的模糊诊断国，提出了诊断系统的组成结构以及模糊诊断的基本过程，并且针对东风EQ6100型汽车发动机点火系统的常见故障进行了实例诊断，结果表明，利用模糊理论对发动机的点火系统进行故障诊断，是一种行之有效的方法。