基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断

模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断.     

柴油机气阀间隙异常振动诊断方法的改进

通过对气阀运动规律的理论分析和气阀间隙异常故障的模拟试验，揭示了缸盖表面振动信号与配气凸轮型线、柴油机工况和气阀间隙的内在联系，探讨了一种适用于多种机型柴油机不同工况下气阀热态间隙的振动监测方法。     

柴油机气阀间隙识别的研究

通过模拟柴油机气阀间隙的异常进行试验,采集缸盖表面的振动信号.利用时间序列分析方法对振动信号进行分析,并建立相应的AR(Auto Regressive)模型,从中提取不同气阀间隙下的敏感参数.最后,基于这些敏感参数,利用神经网络进行气阀间隙的识别.分析结果表明,将两种方法的融合,能够实现优势互补,达到更好的识别效果.     

柴油机气阀间隙异常监测方法

针对柴油机配气机构工作特点对其进行动力学分析,研究了气阀间隙异常的故障特征,对实测缸盖振动信号给出了一种特征参数的提取方法,并用模糊聚类法进行诊断识别.     

基于倒频谱方法的柴油机气缸压力识别

分析了柴油机缸盖系统的激励源和其振动响应特性,把缸盖系统看作一个多输入单输出的线性系统,对测试的柴油机缸盖振动信号时域加窗截取对于气缸压力的那一段响应信号,去除邻缸的干扰和其它不相关的激励力的影响,通过低通滤波,消除高频噪声,对压力信号和振动信号进行倒频谱分析,利用求出的传递函数重构气缸压力,结果表明,恢复出来的压力信号和实测信号十分接近,该方法为柴油机的实时在线控制、监测和故障诊断有重要的应用价值。     

柴油机气缸盖振动特性的时间序列模型

用时间序列法研究了柴油机气缸盖的动态特性，通过引入虚拟系统的概念，利用缸盖表面振动信号的自回归滑动平均模型（ARMA模型）求出了实际缸盖系统的传递函数，并将其应用于重建缸内气体压力曲线，为柴油机的振动噪声控制，状态监测，状态监测，以及缸内气体压力的识别提供了一种有效的方法。     

柴油机气阀机构状态评估的LabVIEW实现

为了能够正确判断和定位柴油机气阀机构的故障,介绍了柴油机气阀机构状态评估的方法,以及用LabVIEW开发工具实现评估软件的过程.应用时序分析方法对缸盖振动信号进行AR谱估计,再从其AR谱中提取出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.实例结果表明,利用LabVIEW语言更易于实现该状态评估软件,从而能够有效地对柴油机气阀机构故障进行不解体诊断.     

基于振动信号诊断柴油机气门机构故障的研究

通过对气门机构运动规律的理论分析和仿真计算,揭示了缸盖表面振动与气门间隙的内在联系;实测船用柴油机的缸盖振动信号,结合功率谱密度和小波包分解提取气门故障的特征向量,再利用高频能量比的判别实现了气阀故障状态识别;试验数据证明,该诊断技术测量方便、速度快,便于对气门机构进行在线实时的快速无损检测及故障诊断.     

柴油机气阀间隙异常监测方法

针对柴油机配气机构工作特点对其进行动力学分析，研究了气阀间隙异常的故障特征，对实测缸盖振动信号给出了一种特征参数的提取方法，并用模糊聚类法进行诊断识别。     

基于小波分析与径向基函数神经网络的气缸压力重构

介绍了RBF神经网络的原理及其此法重构气缸压力的实现步骤,并根据柴油机缸盖振动的激励机理,对径向基函数神经网络的参数进行了有效的设置。通过用不同工况下的样本进行训练,建立了柴油机缸盖振动信号与气缸压力之间的非线性映射关系。为了提高重构精度,更为准确地提取压力在缸盖处的响应,提出了利用小波分析对振动信号进行降噪处理。试验表明应用RBF网络法重构气缸压力简单有效,重构压力曲线与实测曲线拟合度良好。     

基于独立分量分析与传递函数的气缸压力重构

根据缸盖振动传递特性建立传递函数模型,对振动信号预处理后采用独立分量分析的方法进行分离,结合传递函数法进行压力重构,试验表明,两种方法结合简单有效,采用独立分量分析方法对缸盖振动信号进行分离能更有效地提取出反映燃烧压力分量的部分,重构压力曲线与实测曲线拟合度较好。     

Detection of cylinder pressure in diesel engines using cylinder head vibration and time series methods

This paper investigates the vibration characteristics of diesel engine cylinder heads by means of the time series method. With the concept of "Assumed System",the vibration transfer function of real cylinder head structures is established using the autoregressive-moving average models(ARMA models) of cylinder head surface vibration signals. Then this transfer function is successfully used to reconstruct the gas pressure trace inside the cylinder from measured cylinder head vibration signals. This offers an effective means for diesel engine cylinder pressure detection and condition monitoring.     

基于BP神经网络的船用柴油机振动状态监测

通过监测柴油机表面振动信号,用时间序列分析方法提取柴油机故障的振动特征参数,以此建立相应的神经网络,用于船用柴油机的状态监测,提高诊断的准确性。试验研究在中速四冲程增压柴油机上进行。文中以柴油机气阀间隙异常的诊断和柴油机负荷状态的识别为例阐述了该方法的实现过程,并给出了振动信号的特征参数与柴油机工作状态之间的关系。研究表明,利用神经网络监测柴油机运行状态的变化是可行的和有效的。     

基于压力识别的船舶柴油机状态评估方法综述

气缸压力是表征柴油机运行状态的重要性能指标之一，利用间接法识别气缸压力成为柴油机状态评估的有效方法。详细介绍了通过缸盖振动信号和瞬时转速信号识别压力的各种方法，以及针对柴油机系统的非线性利用神经网络进行压力识别的可行性和实用性；另外，在未知气缸压力的前提下识别气缸压力也成为一个新的研究方向。     

二冲程电控柴油机的振动测试与分析

采用不同的振动传感器安装方式对一台船用二冲程电控柴油机的缸盖表面、高压油管侧面、高压油泵顶部、机身侧面和增压器端面的加速度振动信号进行了测试和分析,揭示了二冲程柴油机表面不同的振动特征,也解释了ME型电控柴油机缸内示功图的双峰现象,为船用二冲程电控柴油机的振动诊断研究和应用奠定了基础。     

船用柴油机故障诊断多信息融合技术研究

为了解决船用柴油机故障诊断中基于单传感器信息的方法诊断精度低的缺点,应用神经网络原理,提出了一种基于气缸压力,缸盖振动信号和燃油压力等多传感器信息融合的喷油器故障诊断新方法。通过提取船用柴油机工作过程故障三种信号的八个特征值,按正常和五种故障状态的构造学习样本文集和检验样本文集,对输入进行归一化处理,该方法能有效地提高其故障诊断精度。     

主机No.1缸排温低故障原因查找

船舶主机单缸排温低而引起主机无法加速,在更换了油头、高压油泵的吸油阀及穿刺阀、柱塞偶件、排气阀后还未能将故障排除,后再通过对主机各缸的排温、爆压、压缩压等测量,确定了故障出现在燃油系统,随后对燃油系统各可能产生问题的部件分别与其它各缸调换后(多路调换法),确定故障是备用的吸油阀不良导致主机排温低。     

关于二维平面圆柱涡激振动的数值模拟

利用有限元软件Adina建立平面二维圆柱绕流的数值模型,模拟低雷诺数条件下流体与圆柱间的涡激振动。随着流速加大,圆柱振动经历非锁定一锁定一脱离锁定的过程,由于锁定形态下圆柱振动与尾涡脱落引起的流体力形成共振,使圆柱的振幅增大。仅考虑圆柱顺流向振动时,横流向振幅略有增加;同时考虑圆柱在平面内的旋转和顺流向振动时,横流向振幅显著增加、锁定区间加宽,且质量比越低变化就越明显。