基于改进变分模态分解与双测度分形维数的发动机故障诊断

提出了一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与双测度分形维数的发动机故障诊断方法。首先利用互信息法对缸盖振动信号进行端点延拓,并利用VMD算法将延拓后信号分解为多个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),从而抑制VMD的端点效应,提高信号分解精度。然后利用正交变换方法将各IMF分量正交化,给定时间尺度序列τ=(τ_1,τ_2,…τ_n),并自适应地选择分界点将τ划分为第Ⅰ、Ⅱ尺度区间,利用各正交化的IMF分量在两个尺度区间内分别计算信号的分形维数,得到双测度分形维数,分别描述信号中的细节信息和趋势信息。最后将双测度分形维数作为特征参数输入极限学习机分类模型实现发动机故障诊断。仿真与试验结果表明:所提方法能够有效抑制VMD的端点效应,提高信号分解精度,双测度分形维数具有良好的类内聚集性和类间离散性,提高了发动机故障诊断精度。     

分形维数在基于噪声的发动机故障诊断中的应用

将分形理论引入发动机噪声信号分析中,介绍了基于信号重构的发动机噪声分形维数G-P算法,运用自相关函数法和伪相图法讨论了信号重构中延迟时间的选取,并通过分析比较分形维数随嵌入维数的收敛关系,确定了分形维数计算中合适的嵌入维数。从不同工况下柴油机噪声信号分形维数的变化关系中发现:基于发动机噪声的分形维数可以定性表征发动机故障,在一定程度上可作为内燃机工作状态监测和故障诊断的一个特征量。     

基于蚱蜢算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断

针对变分模态分解(VMD)在处理实际信号无法预先掌握其分解参数(K,α)而限制其使用,以及包含故障信息的特征参数的选取问题,提出了自适应变分模态分解(AVMD)算法。该算法首先以所分解模态的平均包络信息熵和包络峭度两种指标融合作为目标函数,利用蚱蜢算法(GOA)寻优,获取VMD的分解参数(K_op,α_op),接着对原始振动信号进行VMD分解,通过能量百分比的计算,选取能量90%及以上的敏感模态,对其多域联合的特征参数构建特征向量,最后利用支持向量机(SVM)对滚动轴承的四种状态进行识别。通过滚动轴承数据集分析表明,采用AVMD方法提取的故障特征比EMD、EEMD、传统VMD以及PSO-VMD等方法提取的故障诊断特征的故障模式识别准确率更高,在测试数据集上的准确率达到99.166 7%。     

EEMD和SVM在发动机故障诊断中的应用

针对发动机缸盖振动信号的非线性非平稳特征,提出一种总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机相结合的信号分析及故障诊断方法,该方法利用EEMD算法以及IMF序列和原始振动信号之间的相关系数,有效放大故障诊断特征向量的差异。对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶特征模态函数(IMF),求各阶IMF分量对应于原始信号的相关系数并组成故障分类特征向量。分别将IMF相关系数法和IMF能量分布法得到的特征向量作为输入,建立BP神经网络和支持向量机,判断发动机工作状态和故障类型。分析表明,对IMF求相关系数的方法简便易行,能有效放大不同工况下特征向量的差异,结合支持向量机能够对既定机型的配气机构和点火系常见故障进行准确识别。     

小波包和SVM在发动机故障诊断中的应用

针对发动机的故障特点,提出了一种基于小波包和支持向量机(SVM)的发动机故障诊断方法。利用信号能量在小波包空间的分布特性,采用基于能量的自适应去噪方法,提取反映故障的特征向量,并基于SVM理论构建了针对发动机的多故障分类器。试验结果表明,该方法具有故障分类与识别能力。     

基于自适应变分模态分解的扩展工况传递路径分析方法

为削减扩展工况传递路径分析在信号采集过程中干扰噪声的影响,提高分析精度,提出了一种结合自适应变分模态分解和巴氏距离的优化OPAX方法.该方法考虑到多尺度模糊熵能够较好地表征非稳态复杂信号,将其作为适应度函数.采用模拟退火粒子群算法和粒子群算法分别对信号进行自适应变分模态分解,并通过模拟信号证明了模拟退火粒子群算法的泛化...     

排放数据分析在发动机故障诊断中的应用

目前,在发动机故障诊断中普遍采用的仪器设备是车载式故障自诊断系统、示波器和各种解码器,这些仪器采集的都是原始数据流,要准确分析故障源,有时仅靠这些数据是远远不够的,还需要能反映发动机缸内燃烧状况的数据,即发动机的排放情况。排放情况综合反映了发动机各系统的工作状况,通过发动机排放分析仪采集排放数据并对数据进行分析,是诊断发动机故障源的快速有效方法。本文以试验结果和理论分析为依据,以发动机起动困难的故障诊断为例,介绍排放分析法在故障诊断中的应用。     

真空度分析在发动机故障诊断中的应用

发动机在运转过程中,进气歧管内会产生一定的真空度,如果该数值符合标准且比较稳定,反映到发动机工作中就是平稳、有力及加速性良好。当气缸的密封性能下降,进、排气管路泄漏或堵塞,点火性能不良,空燃比控制失常等原因引起发动机工作性能下降时,进气歧管内的真空度就会发生变化。     

真空测量在发动机故障诊断中的应用

电喷发动机上纵横布置有很多橡胶管,大多与进气管相连,利用发动机工作时在进气管内产生的真空,作为多种辅助设备的动力源和有关传感器的信号。发动机进气真空度的大小及其稳定性与发动机工作的气缸数、转速、进气系统密封性能、点火性能、混     

气缸压力表在发动机故障诊断中的应用

现代汽车的技术性能已变得越来越高端,其结构也变得越来越复杂,故障诊断的难度也有了相应的增加。借助一些仪器或设备来诊断汽车故障已是现代汽车维修过程中一个必不可少的环节和手段。利用气缸压力表对发动机气缸压缩压力进行检测,并通过其数值对发动机故障进行分析和诊断就是～种行之有效的方法。     

模态分析方法在发动机结构改进中的应用

模态分析，是获得一个复杂的结构或机构本身所固有的传递函数的一种方法。它可用于结构设计或结构改进的整体评价。以某一四缸发动机的结构改进为例，阐述了模态分析法的实际应用。从模态分析结果看出，对发动机附件连续块结构作微小改进，就可使发动机机体在上下方面的振动得到明显改善。     

模拟试验法在发动机故障诊断中的应用

在发动机故障诊断过程中，为了做到快速、准确地判断故障，必须采用一些行之有效的方法，把可能发生的故障范围缩小，然后利用电路检查或零件检测的方法确定故障的部位，进而排除故障。本文对故障征兆模拟试验、信号模拟试验、对比模拟试验方法在发动机故障诊断中的应用进行了介绍。     

发动机综合分析仪在汽车故障诊断中的应用

发动机综合分析仪可检测与诊断电控发动机几乎所有的故障,但目前存在会使用的汽车维修人员少、使用效率低等问题,本文阐述了发动机综合分析仪的基本功能及特点,在分析综合性故障诊断实例的基础上,研究了发动机综合分析仪在实际故障诊断中具有的优点及存在的问题,并提出了相应的对策。通过此文希望对发动机综合分析仪的推广应用起到积极作用。     

真空测量在电喷发动机故障诊断中的应用

现代轿车电喷发动机上纵横布置有多根橡胶管，大多与进气管相连，利用发动机工作时在进气管内产生的真空作为多种辅助设备的动力源或有关传感器的信号源。发动机进气管真空度的大小及其稳定性与发动机工作的汽缸数、转速、进气系统密封性能、点火性能、混合气空燃比和节气门开度等有关。检测进气管真空度能够较全面地反映发动机各相关零部件的状态及空燃比、点火性能等，具有较高的可信度。     

数据流分析在电控发动机故障诊断中的应用

<正>维修电控发动机时,使用故障诊断仪读取电控单元(ECU)存储的故障码,大多都能判明故障发生的原因和部位,所以只要发动机故障指示灯点亮,我们首先应当用故障诊断仪读取故障码并记录下来,然后清除故障码,重新起动发动机或试车,并再次读取故障码,然后先排除故障码所提示的故障。但是,在有些情况下,即使发动机电控系统的传感器或执行器已经存     

数据流功能在电控发动机故障诊断中的应用

数据流作为电控单元的输入输出数据,系统工况的轻微变化都会在数据流上反映出来。利用故障诊断仪读取电控发动机运行中的数据流,将检测出的数据和标准数据进行对比分析,可快速、准确地找出故障的原因、部位。本文阐述了数据流的类型及分析方法,并结合维修实例,叙述运用数据流进行电控系统故障诊断的方法。     

尾气分析在汽车发动机故障诊断中的应用

汽车发动机可燃混合气在燃烧过程中会产生H C、C O、N O X等有害气体和CO2、H20、O2等无害气体。由于尾气成分与发动机的工况有最直接的联系,所以通过汽车尾气的检测可初步分析发动机的工作状况、性能好坏,可以检查包括燃烧情况、点火能量、进气效果、供油情况、机械情况等诸多     

真空表在电喷发动机故障诊断中的应用

影响汽油发动机使用性能的三大要素是密封性、点火性及空燃比。其中进气系统密封性的影响尤其关键，对电控汽油喷射式发动机而言也不例外。