发动机滑动轴承故障定量诊断方法

应用振动监测技术,对EQ6100-1型发动机连杆轴瓦与曲柄销间隙故障进行模拟,分析振动响应与故障特征变化关系,从振动信号中提取反映偶件故障的特征参数,选择适当的数学模型描述特征参数随偶件状态的变化规律,实现对发动机滑动轴承间隙故障的定量诊断。试验结果表明:故障系数和连杆轴瓦与曲柄销间隙的关系是显著的,相关曲线为多项式回归曲线,其复相关系数接近1,说明采用振动信号进行发动机滑动轴承间隙故障诊断在实践上是可行的。     

基于多传感器数据融合的齿轮箱故障诊断方法

为了解决单通道单维度振动信号输入不能全面表达齿轮箱故障特征的问题,提出一种基于多传感器多通道数据融合的诊断模型,结合卷积神经网络应用于齿轮箱振动信号的特征学习和故障分类中.利用连续小波变换对多通道数据进行二维时频变换,得到二维时频图像;构建神经网络诊断模型,以多通道的时频图作为输入,实现多通道信号特征的故障分类.通过动...     

FFT在发动机缸壁间隙检测中的应用

为了检测汽车发动机缸壁间隙,建立基于振动信号分析的某型发动机的测试试验系统,利用PULSE系统硬件部分采集发动机在正常工况和倒拖工况下活塞在上止点换向时的横向冲击振动信号,利用Reflex软件中的FFT变换分析采集的振动信号,绘制不同缸壁间隙时的振动信号频谱图,得到振动加速度随缸壁间隙的变化曲线。试验表明,该测试系统可在发动机不解体的情况下,根据发动机在某转速下活塞的横向冲击振动信号,估计缸壁间隙。     

振动特征参数在发动机故障诊断中的应用

在大量试验和分析的基础上，确定出用振动信号诊断发动机故障的主要判据，介绍了振动诊断的主要应用和存在的问题。     

基于混沌特征参数的车辆悬架系统隔振性能辨识

介绍了混沌特征参数如关联维数D2和Kolmogorov熵的基本理论.采用汽车制动-悬架隔振效率试验台获取了BJ212越野吉普车前、后悬架的振动曲线,对其计算了系统参数如一阶固有频率和阻尼比.绘制了试验车辆悬架系统振动信号的自功率谱密度图形,求得了其一阶固有频率处的带中功率.给出了计算混沌特征参数的MATLAB程序流程图,并计算了关联维数D2和Kolmogorov熵,从而获得了车辆悬架系统隔振性能与混沌特征参数两者之间的对应关系.     

基于支持向量机的电控发动机故障诊断

为快速准确诊断出电控发动机故障,达到较强的故障有效识别水平,提出振动信号分析与支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的故障诊断方法.将振动信号的偏度、峰峰值以及由小波分析理论与熵原理结合得到的小波能谱熵作为实验样本的三维特征向量,并将提取到的故障三维特征向量作为训练样本和测试样本输入到...     

基于小波变换的混沌信号特征研究

应用小波方法将混沌信号的频谱特征和吸引子的几何结构相结合进行研究,结果表明,在不同尺度上对混沌信号进行连续小波变换时,其小波系数具有很强的相似性,但不能够完全重构原来的吸引子.对信号进行多尺度分解后发现其低频系数部分基本能够重现原吸引子的结构特征,而高频系数部分不能实现这一目标.为了定量刻画混沌信号在小波变换条件下的分形特征,计算了其在不同尺度时的关联维数,并分析了关联维数计算的影响因素.     

实测振动信号的Lyapunov指数的计算与混沌识别

分析了Lyapunov指数稳健算法.仿真结果表明稳健算法在刻画混沌"对初始条件敏感"这一特征时具有良好的性能.将该方法用于计算实测振动信号的Lyapunov指数,得到该指数大于零.综合分析信号的频谱特征、关联维数值后,有效地判断了所设计的非线性隔振系统处于混沌状态.     

一种基于深度学习的电机轴承故障诊断方法

针对电机轴承故障信号通常呈现出非线性和不稳定性这一缺点,利用短时傅里叶变换将振动信号转换成二维时频图作为输入训练卷积神经网络;再利用卷积神经网络的自学习能力学习电机轴承故障类型与故障特征之间的深层联系.仿真实验结果表明,相比较其他方法,该方法具有更高的诊断准确率,能够更有效地识别电机轴承故障.     

航空发动机转子碰摩故障瞬时频率诊断方法

分析了航空发动机转子碰摩故障振动信号的基本特征,提出了故障信号瞬时频率诊断方法。运用解析小波将故障信号变换到小波域,利用小波系数的振幅和相位信息综合确定瞬时频率,根据瞬时频率的特征诊断故障,并对比了故障信号瞬时频率诊断方法与窗口Fourier变换方法故障诊断结果。数值分析结果表明:利用瞬时频率诊断方法提取碰摩信号的瞬时频率比利用窗口Fourier变换得到的结果更精细,并可获得用短时Fourier变换无法得到的一些瞬时频率曲线。     

发动机异响的分析与诊断

汽车发动机的机械故障主要表现为异响,它对发动机的技术状况和使用性能有很大影响。发动机异响故障多种多样、错综复杂．应注意诊断、检查、分析原因,正确判断以至排除,否则,让发动机带病工作可能会导致更大的损伤。     

MAN-B&W-L-MC/MCE主机遥控系统常见故障分析

文章对某轮主机遥控系统启动故障和换向故障的现象进行测试、判断,并对故障进行分析,找出了故障的原因,从而排除故障,同时提出了几点主机遥控系统日常管理的注意事项。     

基于引力搜索RBF神经网络的柴油机故障诊断

为了解决RBF神经网络的参数选择问题,以便提高柴油机故障诊断的精度,提出了一种基于引力搜索算法和RBF神经网络相结合的智能故障诊断方法.该方法首先采用减聚类算法确定网络隐层单元数,然后提出改进引力搜索算法优化RBF神经网络的参数.利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于柴油机故障的诊断,仿真实验验证了该方法对柴油机故障的分类和诊断效果.     

小型航空汽油发动机供油量的模糊控制

为了精确控制小型航空发动机各工况所需的供油量,基于模糊控制理论,研究并设计了小型航空汽油机电控喷油系统,采用局部分层模糊逻辑结构的MISO喷油控制规律,以减少模糊规则数目,简化推理计算过程。在用模糊推理合成法获取电控喷油系统的模糊控制规则时,利用化油器式发动机的试验数据作为输入输出数据,使模糊控制规则合理地反映了发动机的供油规律要求。地面台架试验表明,基于局部分层模糊逻辑结构的模糊运算产生的喷油控制量是精确的,发动机的最大功率提高了6.8%,耗油率降低了11.3%。     

Least Squares Support Vector Machine Based Real-Time Fault Diagnosis Model for Gas Path Parameters of Aero Engines

Least squares support vector machine (LS-SVM) is applied in gas path fault diagnosis for aero engines.Firstly,the deviation data of engine cruise are analyzed.Then,model selection is conducted using pattern search method.Finally,by decoding aircraft communication addressing and reporting system (ACARS) report,a real-time cruise data set is acquired,and the diagnosis model is adopted to process data.In contrast to the radial basis function (RBF) neutral network,LS-SVM is more suitable for real-time diagnosis of gas turbine engine.     

柴油机气门漏气故障时频分析诊断研究

气门是柴油机的关键部件之一,故障率较高,如果出现故障将严重影响柴油机的性能.文中介绍了时频分析理论.利用时频分析方法对柴油机正常和排气门漏气故障状态下的缸盖和机体表面振动响应信号进行了分析,2种状态下结果区别明显,说明时频分析方法能够应用于柴油机的故障诊断和状态监测.     

基于小波网络的船舶柴油机燃油系统故障诊断

采用小波变换和BP神经网络的辅助式结合,通过小波变换提取故障特征向量作为BP神经网络的输入值,设计并组建了小波神经网络;利用小波变换模极大值分析高压油管燃油压力信号的奇异性,提取故障特征向量;根据故障采集数据并建立学习样本,通过网络训练建立BP神经网络输入和输出间良好的非线性映射,进而通过特征向量输入BP神经网络来诊断故障。实验数据分析表明:该方法具有良好的诊断效果。     

小松PC200-8挖掘机转速传感器故障判断

分析了小松PC200-8型液压挖掘机发动机转速传感器的工作原理,给出了关于转速传感器的故障代码,提出了故障代码E15-CA689出现时的转速传感器故障诊断程序,对发动机出现闷车、功率不足等故障现象时提出了解决方法。对于用户判断处理由于转速传感器引起的挖掘机故障有借鉴意义。     

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故障检测与隔离是保证组合导航系统容错性能的重要措施。本文针对车辆导航系统的可靠及安全性需求,分析了组合导航系统的传感器故障特性,建立了包含三个数据通路的车辆组合导航系统容错设计结构,提出了一种基于主成分分析的故障检测与隔离算法。该算法利用数据的相关关系,采用正常条件下的导航历史数据建立统计PCA模型,通过一定的统计量控制限检验新的导航数据样本相对于模型的背离程度实现故障检测,并根据不同数据通路的故障检测结果动态调整导航子系统的有效性因数,从而隔离故障造成的影响。仿真结果表明,该算法实现简单,能够有效实现对组合导航系统故障的检测与隔离。     

基于物元-阴性选择算法的轴箱轴承故障检测

针对高速列车轴箱轴承故障数据获取困难的问题，提出了一种无需先验知识的利用物元和阴性选择算法进行轴承故障检测的方法. 首先利用多维物元构建阴性选择算法的检测器模型，以检测器与训练样本之间的综合关联度作为匹配规则，并在综合关联度约束范围内引入控制参数，实现检测器对非己空间的更大覆盖；其次，根据匹配规则和控制参数构建适应度函数，采用粒子群优化算法生成候选检测器，分析控制参数对检测器生成和粒子群优化算法收敛速度的影响；此外，为降低候选检测器集合的冗余度，基于关联度提出了检测器特征参数区间的合并规则，将成熟检测器个数降低至18个；最后，通过信号模拟方法生成轴箱轴承的各类故障信号，建立100组测试样本，并利用18个成熟检测器进行故障检测. 研究结果表明:成熟检测器对不同类轴承故障均具有较好的检测性能，正常样本的检测器激活率为1.11%，故障样本的检测器激活率不低于96.67%.