车用内燃机润滑系统的状态监测技术

综述了发动机润滑油状态监测技术的进展,包括：基于油液分析的发动机磨损状态离线／在线监测技术和润滑油质量离线／在线监测技术。认为发动机润滑油在线监测系统的研究将是该技术的发展方向。     

内燃机状态监测与故障诊断综述

内燃机是生产的主要动力之一,然而,它又是一种复杂的往复式机械,状态监测和故障诊断十分困难.本文从监测信号(参数)、信号特征提取方法、信息融合识别方法等方面对内燃机目前的状态监测与故障诊断进行了综述.     

内燃机状态监测与故障诊断综述

内燃机是生产的主要动力之一,然而,它又是一种复杂的往复式机械,状态监测和故障诊断十分困难。本文从监测信号 (参数 )、信号特征提取方法、信息融合识别方法等方面对内燃机目前的状态监测与故障诊断进行了综述。     

一种基于DSP的内燃机状态检测与故障诊断系统

本文简述了国内外机械状态检测与故障诊断技术的研究现状，列举了几种不同的检测方法，并分析其实时可实现性；讨论了一种智能内燃机状态检测与故障诊断系统，为其工业应用提供更清晰的分析资料。     

内燃机状态监测油料分析技术及其应用

机械设备状态监测的主要对象是机器中的主要摩擦副及其磨损过程。实践表明，油料分析技术是准科学的经济效益特别显著的磨损监测技术。建立油品理化分析、油料充谱分析、油料所含磨粒的铁谱分析以及润滑系统污染度检测的综合系统分析方法是最可取的方法。     

柴油机缸套间隙超磨耗标准故障监测诊断研究

介绍了多缸柴油机(6135G)的超磨耗标准的活塞—缸套间隙进行状态监测及故障诊断的研究。针对多缸柴油机的超磨耗标准缸套间隙进行分析，在此基础上选择与活塞—缸套工作状态有关的监测诊断参数，探讨气缸压力、机体振动、瞬时转速与活塞—缸套工作状态的关系并进行试验，利用各种分析方法，从中提取诊断特征作为状态监测及故障诊断信息。     

一种基于DSP的内燃机状态检测与故障诊断系统

本文简述了国内外机械状态检测与故障诊断技术的研究现状,列举了几种不同的检测方法,并分析其实时可实现性;讨论了一种智能内燃机状态检测与故障诊断系统,为其工业应用提供更清晰的分析资料.     

基于图像处理与神经网络的内燃机故障诊断研究

在提出应用图像处理进行故障诊断的基础上,探讨了利用内燃机振动信号产生图像的方法。在对振动信号进行重抽样处理的基础上,实现了振动信号的灰度图像表示,从缸盖振动信号的灰度图像中提取图像特征并对图像特征进行模糊化处理,设计神经网络分类器,实现了对气阀机构故障的诊断与分类。     

基于小波包与图像处理的内燃机故障诊断研究

详细分析和讨论了柴油机缸盖振动信号的特点,对其进行了小波包分解,得到时－频分布图,并基于此,提出运用图像处理技术进行内燃机的状态监测与故障诊断的方法,建立了基于图像匹配的内燃机气阀机构诊断模型,并将其和于６１３５Ｇ柴油机气阀机构的故障诊断。结果表明,该方法物理意义明确,诊断结果精度较高,速度快,为内燃机的状态监测与故障诊断找到了一条新的途径。     

系统论法在内燃机故障诊断中的应用

用系统论的思想作指导，联系内燃机的结构，以启动困难为例，全面，详细，系统地对故障进行诊断，排除。     

油液光谱分析比例模型的建立

针对油液光谱分析中数学分析模型的建立问题，分析了现有光谱数据数学分析模型的不足，提出了比例模型的概念，介绍了比例模型的建立过程，给出了比例模型界限值的制定方法，并应用比例模型对某型发动机进行实际磨损状态监测。     

基于瞬时转速和双谱的内燃机故障诊断研究

首先对双谱分析和瞬时转速信号的特点进行分析，测量6135柴油机在正常、轻微故障和严重故障三种状态下的瞬时转速，分别计算其双谱，得到了具有明显区别的双谱幅值图；通过计算双谱对角切片，可以容易且有效地识别故障的存在；进一步分析双谱相位信息，可以确定单缸断油时的故障缸位置。根据瞬时转速的双谱特征进行故障诊断，故障特征明显，诊断效果良好。     

基于爆发噪声信号的内燃机失火故障诊断研究

本文提出了一种利用爆发噪声诊断内燃机失火故障的新方法。通过高压进油管压力信号的分析,将爆发噪声信号以内燃机一个工作循环为周期分割成多段信号。采用重采样技术,使分段信号长度一致并保证在时域上对齐。用等高线图法对分段信号进行能量面积分析。实践证明该方法可以准确的诊断出多缸失火故障及失火气缸位置。     

利用神经网络诊断内燃机失火故障的研究

提出了一种基于飞轮转速波动信号结合神经网络进行内燃机失火故障诊断的方法。对电涡流位移传感器拾取的飞轮位移信号直接进行时域采样,通过软件快速处理可以获得足够测量点数和测量精度的内燃机转速波动信号。ＢＰ神经网络以此作为输入向量,可以快速准确地对内燃机失火气缸进行识别和定位。试验结果表明,该方法具有良好的效果和工程实用性,抗噪声干扰能力和工况适应性很强,并能满足实时诊断的要求。     

用循环内转速波动诊断内燃机故障的研究

介绍了自行设计的内燃机瞬时转速波动分析系统，通过测试内燃机一个循环内的转速波动，采用频谱分析法判断内燃机的工作状态，然后通过互相关分析进行了故障定位，并给出了两个判断标准，在ＳＹ４９２Ｑ４型汽油机上验证了所采取的诊断方法的正确性。     

内燃机爆燃的开始和工质状态

活塞式内燃机中工质能量的利用效率在很大程度上是由压缩比决定的，但是，在汽油中随着压缩比的提高，发生爆然的倾向增加，而爆燃是一个至今研究得很不透彻的过程，刊物中引用的研究结果往往互相矛盾，爆燃发生机理和预爆燃阶段对其影响的问题仍未解决，本文作者试图为下列问题之一找到答案，工质是否有一临界状态，一旦达到该状态，正常的燃烧过程就突变为爆炸，还是燃烧速率的变化可用某一连续函数表示，答案是否找到，自由读者判断。     

基于抽区间采样的内燃机状态监测方法研究

内燃机由于内部激励源众多,外部测得的振动信号十分复杂,不能准确分析和监测机器的磨损状态。利用各激励力存在一定的相位差进行抽区间采样,可以缩短数据长度,突出局部时间段信号特征,削弱其它干扰成分的影响。提出基于抽区间采样的内燃机状态监测方法：抽取多个工作循环特定时间段的数据,合成一个新的数据信号;对合成信号进行经验模态分解,通过分解后的本征模态函数的幅值谱比较,选取对故障敏感的本征模态函数进行信号的重构;然后对重构的信号进行时频分析,达到对内燃机状态监测的目的。     

改善内燃机曲轴轴承润滑状态的研究

本文通过精确理论计算和现场检测资料分析,系统地研究内燃机曲轴轴承的润滑状态,提出改善曲轴轴承润滑、防止"碾瓦"的方法．分析计算结果和长期测量结果,找出能保证良好润滑的合理的轴承周隙,指出控制主轴承孔不同轴度、曲轴轮预跳动量,确保良好轴承间隙和控制所用机油的品质,是防止"碾瓦"的关键;并提出10L207E柴油机轴承间隙、主轴承孔和曲轴的检修标准及检修方法．     

基于粗糙集理论的内燃机气阀故障诊断研究

在内燃机神经网络故障诊断系统的基础上 ,引入粗糙集理论 ,对其在内燃机故障诊断特征参数属性优化中的运用进行了探索。利用可辨识矩阵算法对决策表进行属性约简 ,剔除其中不必要的属性 ,揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性 ,降低了神经网络构成的复杂性。最后给出了属性约简的结果。     

内燃机中人工神经网络技术的研究

神经网络作为一门崭新的信息处理技术，以其强大的功能被广泛应用于内燃机行业。本文综述了目前神经网络技术在内燃机工程中的应用现状，同时也展望了神经网络这一新技术在未来内燃机研究中的广阔前景。