基于危险理论-云决策的发动机状态检测技术研究

针对发动机故障诊断中的诊断精度差和诊断算法自适应性差的问题,提出了一种基于危险理论-云决策的发动机状态检测算法。根据免疫系统的危险理论建立了危险识别模型,给出了危险信号和安全信号的定义。基于云模型构建了云决策模型。通过融合危险识别模型和云决策模型,构建了适用于复杂机械系统的状态诊断策略。在汽车发动机状态检测试验台上,对发动机状态检测算法进行了试验验证,结果表明该算法的诊断准确率达到97.5%以上。     

柴油机状态监测与故障诊断特征参数研究

介绍了柴油机状态监测与故障诊断特征参数中的非振动参数和振动参数,前者包括能够表征柴油机整体性能的进气压力、转速波动和整机功率;后者包括能够表征柴油机故障信息的中波幅值脉冲、高波幅值脉冲、最大燃烧压力和燃烧均匀性值。对振动信号进行小波包分解,提取包含待诊断部件故障信息的频带能量指标作为故障诊断的特征参数。得到了柴油机状态及故障的特征参数及其变化规律,从而为开展柴油机在线监测和故障诊断提供了可靠的依据。     

基于Res-CNN和燃油压力波的柴油机喷油器故障诊断方法

燃油喷射系统的工作质量直接影响柴油机工作过程及性能。针对利用燃油压力波进行故障诊断时压力波特征点自动化识别困难、影响实时在线监测的问题,提出了利用深度学习图像识别理论进行喷油器故障诊断的方法。通过喷油泵试验台进行了喷油器典型故障模拟试验,测取了高压油管燃油压力波,分析了不同故障状态下燃油压力波动特征及规律,建立了基于深度残差的卷积神经网络(Res-CNN)模型,以一维燃油压力波信号为输入,进行喷油器故障诊断检测及验证,并对故障特征学习过程进行了可视化分析。结果表明,该模型较传统方法具有更高的诊断准确率,验证了直接应用燃油压力波图形识别方法进行在线实时监测的可行性。     

基于EMD和AR模型的汽车变速器齿轮故障诊断方法

提出了基于EMD和AR模型的汽车变速器齿轮故障诊断方法。该方法采用EMD将齿轮振动信号分解成若干个平稳的IMF分量,对每一个IMF分量建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量建立Mahalanobis。距离判别函数,进而识别齿轮的工作状态。实验分析表明,该方法能有效地应用于变速器齿轮的故障诊断。     

基于数学模型的DPF再生控制策略仿真和优化

采用AVL Boost结合Matlab Simulink搭建包含发动机数据、DOC和DPF排放后处理系统及DPF再生控制策略的综合仿真模型,并为了使控制更加精确,基于DOC和DPF的数学模型设计了控制策略。经过台架试验验证,该综合仿真模型能较好反映DPF再生状况。基于该模型对再生开始判断条件、再生结束时机、再生中断处理等策略进行了优化。     

基于模型的汽车电动助力转向系统故障诊断

为实现电动助力转向系统(EPS)的状态监测和关键故障诊断,本文中引入基于模型的结构分析法(SA)故障诊断理论,结合EPS数学模型和系统关键故障,建立系统故障数学模型;利用SA方法中的系统结构表征、DM分解和故障隔离矩阵分析其故障的可检测和可隔离性,获得EPS故障诊断系统最优传感器配置,并得到5组结构最小型超定方程集(MSO sets);设计5组MSO残差,并搭建MATLAB/Simulink故障诊断系统模型,检验5组残差的信号特征和故障状态,验证EPS故障诊断设计系统的有效性,为后续的试验验证奠定基础。     

基于流通阻力的DPF碳载量预测模型研究

精确预测碳载量是目前柴油机颗粒捕集器(DPF)技术应用的关键环节。本文中首先对DPF压差值的主要影响因素进行了理论分析,发现当DPF的物理结构和内部碳载量确定的情况下,其压差主要受排气体积流量的影响,进而提出采用流动阻力值作为特定碳载量下压差与排气体积流量的关系表征。其次,运用GT-Power软件建立DPF一维仿真模型,模拟了DPF内部不同碳载量对流通阻力的影响,分析表明:瞬态工况下DPF压差值受发动机运行工况影响而在较大范围内剧烈波动,但流通阻力值相对较稳定且与DPF内部碳载量呈正相关关系。最后,结合发动机台架试验对DPF仿真模型进行了试验验证,两者吻合良好,最大误差约10%。     

变海拔下米勒循环对柴油机及DPF性能的影响

基于某高压共轨柴油机建立了一维热力学仿真模型,对DPF选型进行了优化,并分析了不同海拔下米勒循环对柴油机及DPF性能的影响。结果表明,选择非对称结构以及适当增加载体目数都有利于降低DPF压降,同时可降低DPF对柴油机动力性、经济性及原始排放的影响。进气门早关可以降低柴油机有效燃油消耗率,提高热效率,降低NOx排放,但会导致颗粒物排放增加;同时可降低DPF压降,提高DPF捕集效率,且随海拔升高,进气门早关的时刻越小,作用越明显。在低海拔条件下,进气门晚关策略对柴油机动力性、经济性及排放特性均影响不大;在高海拔条件下,适当增加进气门晚关时刻可以改善柴油机性能。     

变分模态分解的Volterra模型和形态学分形维数在发动机故障诊断中的应用

针对实测发动机故障信号的非线性和形态学分形维数难以对其有效估计的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的Volterra模型和形态学分形维数相结合的发动机故障诊断方法。首先采用VMD方法对发动机故障信号进行分解,通过基于互信息熵-能量熵增量的虚假固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量剔除算法,将噪声和虚假干扰成分从信号内分离,对含有故障信息的敏感IMF分量重构,然后通过对重构信号相空间的重构,建立Volterra自适应预测模型,获取模型参数,最后计算模型参数向量的形态学分形维数,并将其作为量化的特征参数用于发动机工作状态和故障类型的识别。通过对实测发动机声振信号的分析,结果表明,该方法可有效提取发动机的状态特征信息,实现发动机异响的故障诊断。     

汽油机进气系统传感器故障诊断和应急管理策略研究

利用Q480电控汽油机的相关参数和试验数据,建立了进气管空气动态模型;结合信号特征比较法和进气管空气动态模型设计出适合于电控汽油机进气系统传感器的故障诊断策略和故障应急管理策略;最后,将自主研发的带有进气系统传感器故障诊断和故障应急管理策略的控制单元安装到整车上进行试验,试验结果证明了故障诊断策略的正确性和故障应急策略的可行性。     

微表处技术在高等级公路养护中的应用

微表处技术是高等级公路进行预防性养护最经济有效的手段。该工艺在国外已得到广泛应用,被认为是修复道路多种病害最有效、最经济的途径之一,对改善沥青路面使用性能、延长使用寿命、节约投资,具有十分重要的意义。     

高速公路车辙病害研究

讲述了高速公路上的路面病害之一———车辙的形成、发展、危害,给出了相关部门应该采取的预防和维修治理措施。     

高速公路车辆行程时间预测研究

对高速公路联网收费系统的数据和交通监控系统的数据进行了处理和分析,研究了高速公路车辆行程时间分布的规律性和各参数之间的关联性,构建了高速公路车辆行程时间预测模型,最后通过比较实际值与预测值来验证提出的行程时间预测方法,分析了误差的原因.     

基于信息融合的道路前方车辆识别研究

将光学传感器与红外传感器进行信息融合以识别道路前方车辆.首先根据光学图像信息进行保守识别以初步确定车辆目标.在对相应的红外图像进行通道处理的基础上,充分利用其温度场信息提取车辆目标特征以构建车辆验证函数.以车辆验证函数值为依据建立基于最小风险的贝叶斯决策分类器,对光学初识别中得到的车辆目标进行验证,从而成功实现了光学图像与红外图像的信息融合.试验表明该方法能够利用红外热图信息在光学图像保守识别的基础上剔除误判目标,最终得到较为准确的识别结果.     

高速公路桥头跳车的探讨

针对高速公路容易产生桥头跳车现象进行分析,提出减少桥头跳车的防治措施并介绍梨温高速公路桥梁台背回填及伸缩缝的施工控制措施和效果。     

基于ABAQUS的凉水井滑坡稳定性分析

利用大型有限元软件 ABAQUS 对凉水井滑坡段进行了数值模拟分析,通过应力应变场的云图分析,确定边坡的最危险潜在滑动面。依据强度折减法的原理,利用ABAQUS定义场变量为强度折减系数值,通过改变场变量实现摩擦角和粘聚力的折减,得出边坡稳定性安全系数,并对滑坡的整治措施提出建议。     

基于CAB气囊展开问题的研究

实车试验出现CAB气囊后腔展开后飘动,扫到假人头部,且气囊后腔展开速度比前腔慢等问题,本文以此为切入点,简述如何通过改变气囊折叠方式、改变气囊花型的方法,改善CAB气囊展开状态的问题.通过此问题的改善,为后续CAB气囊开发提供经验积累.     

高速公路生态绿化初探

高速公路生态绿化是高速公路绿化发展的趋势和方向。阐述目前高速公路绿化现状,从生态学的角度提出高速公路生态绿化的发展思路,并对高速公路生态绿化模式进行初步探讨。     

基于蒙特卡罗模拟方法的快速路运行时间可靠度研究

运行时间可靠度作为一个非常重要的概率测度参数能有效地评价交通网络的动态特性。在对运行时间可靠度的概念界定的基础上，分析了快速路运行时间可靠度的影响因素。提出了运用蒙特卡罗模拟方法计算运行时间可靠度，即采用蒙特卡罗模拟方法随机的对快速路入口的交通需求变量进行抽样，根据得到的样本值确定路径出行时间，然后对此出行时间进行检查，如果超过了规定的阚值，则认为不可靠，否则可靠。并通过一个算例对该模型进行了验证。最后指出了运行时间可靠度这一概率参数的应用前景。     

机场道面结构安全性能模糊综合评价

应用模糊分析法建立了一个综合评价模型,通过该模型可对机场道面结构的安全性做出定量预估,并可找出影响结构安全的主要隐患和薄弱环节。