基于模糊模式识别的柴油机故障诊断研究

应用时序建模方法提取特征参数 ,在提出一种隶属函数计算方法的基础上 ,运用模糊模式识别方法进行燃油喷射系统故障诊断 ,并通过喷油泵试验台上的典型故障试验进行验证。     

基于 GT-Crank 仿真的柴油机气缸磨损时瞬时转速分析

利用 GT‐Crank 软件对柴油机曲轴瞬时转速进行仿真分析计算,研究了正常状态、单缸磨损、多个相邻缸磨损和多个非邻缸磨损状态下瞬时转速的变化规律,提取了状态特征参数,并分析了气缸磨损对其他缸的影响,为深入研究瞬时转速在柴油机状态检测诊断中的应用提供了理论依据。     

柴油机技术状况的评估参数研究

分析了影响柴油机技术状况的曲轴输出扭矩、气缸压缩压力、燃油消耗量、曲轴瞬时转速、高压油管压力波、上止点和机体振动等主要参数,研究了各参数的实车不解体检测方案及其特征量的提取及修正方法。通过大量实车试验,得到了各参数特征量随柴油机使用期的变化规律,证明这些参数可用以对柴油机技术状况进行评估。     

基于瞬时转速分析的柴油机气缸压缩性能检测方法

提出了一种利用柴油机倒拖过程瞬时转速分析来检测气缸压缩性能的方法。通过试验同步测量了车辆倒拖过程的曲轴瞬时转速和气缸压缩压力信号,利用径向基神经网络（RBF ）模型,建立了瞬时转速与气缸压缩压力的非线性映射关系,实现了由瞬时转速波动特征来间接检测气缸压缩压力,并由此判断气缸的压缩性能。     

遗传算法优化的柴油机技术状态评价方法研究

通过实车试验,测试并提取了不同使用时间下车用柴油机的6个特征参数,将柴油机技术状态按"好、较好、一般、较差、差"划定等级,并确定了各等级下的基准特征向量;构造了模糊距离度量模型,分析了特征参数随使用时间的变化规律,利用遗传算法计算了各特征参数的权重,对评价模型进行了优化,并对一定数量的柴油机进行了技术状态评价。评价结果表明,利用优化后的模型进行柴油机技术状态评价可以为柴油机维护提供依据。     

柴油机故障的特征提取及组合优化方法

采用欧氏距离度量的方法对柴油机故障的特征提取进行了研究,从而设计出柴油机故障的特征提取器,并采用人工神经网络模型进行了验证。     

基于遥测扭矩的比油耗实车检测技术研究

比油耗的大小在很大程度上可以反映柴油机的技术状况.通过实车检测柴油机比油耗原理和方法的研究,表明利用遥测测功和涡轮流量计同步测量燃油流量是实车测量柴油机比油耗一种可行的方法.     

基于改进K＿means的发动机状态评估方法

针对目前在缺少先验知识和小样本条件下,进行发动机状态评估难度大的问题,本文中提出了一种基于改进K_means聚类算法的发动机状态评估方法。该方法利用K_means算法的基本原理,避免了评估过程中主观因素的影响;提出相关性指标,对算法进行改进,根据特征参数性质赋予其相应权重;提出最小方差启发式初始聚类中心优选方法,避免小样本条件下初始聚类中心选择中孤点和噪声点的干扰;并充分利用Bootstrap小子样统计方法削弱了试验样本的随机性对评估模型的影响。最后通过实例评估,验证了该方法的可行性和有效性,与传统方法相比,该方法具有更强的客观性与稳定性。