基于局域波法的车用柴油机预知维修研究

阐述了车用柴油机预知维修的原理及意义和局域波法原理 ,利用此方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分析 ,提取出能够表征其内部状态信息的特征参数。在柴油机运行中 ,利用此参数的变化规律来预测故障部位及发生时间     

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。     

基于特征评价的发动机寿命预测方法研究

针对发动机性能评估及预测过程中需要的特征参数多,且对特征参数的评价及优选标准不统一的问题,提出了基于多指标综合评价的发动机状态特征参数优选方法。以某型装备发动机为研究对象,提取了原始的12个状态特征参数,建立了相关性、单调性、离散性等一系列评价指标,实现对状态特征的客观评价,并提出利用熵权法,从信息量角度对多指标客观定权,通过理想点及相似度,实现对状态特征参数的优选排序。最后通过相似度指标对优选后的特征参数进行了加权融合,建立了过程模糊规则(PFR)模型,实现了该型发动机使用寿命的预测。     

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。     

柴油机技术状态远程监测诊断系统研究与实践

论文在简单分析开展柴油机技术状态远程监测诊断研究实践的意义后,首先针对相关技术的现状,构建了柴油机技术状态远程监测诊断系统。接着探讨系统监测终端侧柴油机技术状态信息的采集与特征参数的提取,以及机身振动加速度信号序列如何转换为速度信号序列的方法。然后给出系统软件编程的重要依据——系统功能运行图,介绍如何通过软件编程实现系统功能．并介绍在该柴油机技术状态远程监测系统上进行的实验及结果。     

汽车行驶工况特征参数优化研究

提出一种汽车工况特征参数优化方法,通过试验车采集某城市的行驶工况数据,将预处理后的工况数据划分为工况段并提取出14种特征参数,综合考虑各特征参数之间的相关性、各特征参数与油耗的相关性以及各参数的变化速率和变化程度进行特征参数的优化,最终提取出平均速度和巡航时间比两个代表性特征参数。采用MATLAB神经网络模式识别工具箱,分别运用7类特征参数的组合方式对一段行驶工况进行识别。对比分析结果表明,优化后的两个代表性特征参数能够很好地对行驶工况进行识别,识别精度高、速度快,具有实用价值。     

发动机冷却系统仿真优化分析

文章在某型号国V柴油机原冷却系统模型基础上进行了优化设计。通过仿真计算,得到系统和各元件的流量、压力分布和温升等情况。对两种不同优化方案的冷却系统工作能力进行预测、评价,根据计算分析结果提出改善建议,指导冷却系统的结构设计及试验,大大缩短研发时间,降低研发成本。     

基于优化PERT与模糊数学的高速公路工期风险评价

通过优化计划评审技术(PERT),用乐观估计时间、悲观估计时间和众数组成的方差来替换常用的三点时间估计法来估算高速公路项目的工期方差,解决了传统PERT中方差与最可能估计时间无相关性的问题,通过工期变化时间和工期期望值的比值,建立不同风险等级下的模糊数学隶属度函数,在给出一定置信区间的条件下,对高速公路项目的工期风险进行模糊等级评价。最后对建立在优化PERT上的模糊数学工期风险评价模型进行实例运算,表明了上述模型的具有较强的适用性。     

基于逆模型的柴油机供油提前角优化研究

结合某柴油发电机的应用开发作排放和性能分析,通过测试分析不同供油提前角下的试验数据,利用数值分析初步处理并建立模糊数值化优化约束条件,利用神经网络技术进行优化仿真试验,验证了该逆模型的有效性,总结了供油提前角对柴油机不同排放成分的影响程度,确定了该柴油机的最佳供油提前角。结果证明,用模糊神经网络技术来确定柴油机最佳供油提前角具有一定的可行性和工程应用价值。     

Urban Road Network Structure Optimization Method Based on Traffic Safety

考虑城市交通事故与道路网结构的关系,结合交通事故导致的时间延误,提出了基于交通安全的城市路网结构优化方法.首先分析了不同等级道路之间的衔接方式对出行者选择路径行为的影响,总结了交通事故的影响因素.然后在此基础上提出了基于交通安全的路网构造原则,建立了以路网安全度最大为目标的路网结构模型,并通过求解模型确定各路段的道路等级,得到安全度和结构不同的若干个路网.通过考虑交通事故时间延误情况下,进行随机均衡分配,得到路网各路段的交通量,并计算各路网的交通事故次数.最后提出了路网的安全性评价指标,分析交通事故次数和路网结构指标的关系,提出了考虑安全性的路网结构优化措施,并用实例验证了优化措施的有效性.     

共轨柴油机启动控制研究

在自主研制的基于MPC 555的32位电控单元基础上,将柴油机的启动过程分为启动初期、启动加速期、启动过渡期和转速闭环控制期4个阶段来分别控制。根据各个阶段的特点来优化启动油量、轨压和喷油提前角等参数,控制更为精细。在一台4缸共轨柴油机上进行了启动参数优化试验,试验结果表明:优化后的柴油机启动响应快、平滑性好、转速超调小。     

设计参数对液压自由活塞柴油机性能的影响分析

简要介绍了液压自由活塞柴油机的工作原理、动力学仿真模型,通过仿真计算和试验研究,详细分析了设计参数对该柴油机性能的影响规律,获得了影响液压自由活塞柴油机活塞运动规律的主要参数,为压缩比控制、活塞运动规律控制提供了参考依据,为所研制的液压自由活塞柴油机原理样机设计提供理论指导。     

基于电控单体泵对4D44柴油机的优化研究

为了使传统直列泵柴油机满足国Ⅲ排放法规,在尽量不改变柴油机本体的前提下对燃油、进气和燃烧系统进行了优化。燃油喷射系统采用集成电控单体泵,高压油管长度和喷油器参数进行了优化;优化改进了进气道;重新设计了燃烧室;针对国Ⅲ排放法规测试特点进行了电控参数的优化。通过对整机进行13工况试验测试,表明优化改进后的柴油机排放性能得到明显提高,并达到国Ⅲ排放标准。     

车用重型柴油机二级增压系统模拟及试验研究

针对某车用重型柴油机进行了二级增压系统匹配研究,根据产品开发目标要求选择了高、低二级增压器。采用GT-Power软件建立了二级增压柴油机仿真模型,并对柴油机外特性稳态工况性能进行了模拟计算,分析了二级增压系统能量分配对柴油机性能的影响规律。建立了二级增压柴油机测试平台,并进行了外特性、万有特性及排放特性试验。模拟及试验结果表明,二级增压系统可以大幅提高柴油机低速扭矩,改善燃油经济性,拓宽柴油机燃油经济性运行区域,大幅降低柴油机PM排放。     

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。     

柴油机HCCI压缩过程缸内工质状态的模拟研究

分析了均质充量压燃(HCCI)的一个技术难点,即燃烧始点的控制,指出其燃烧两阶段性对应着放热的两阶段性。建立了HCCI柴油机早期缸内燃油喷射的压缩模型,通过对R4102柴油机的模拟计算,获得了压缩过程缸内工质T-p变化历程;从低温放热和高温放热分析了进气温度T0、过量空气系数a以及压缩比cε等因素对HCCI燃烧始点的影响。     

柴油机喷油过程参数获取的数值方法研究

利用内燃机整机工作过程一维仿真分析,通过数值计算多方案比较来得到最优喷油过程参数。对1台喷油过程参数未知的高压共轨柴油机的工作过程进行仿真和台架试验对比,结果表明,该柴油机的动力性、经济性和NOx排放性能在计算最优折中喷油过程参数点处与实测性能基本吻合,间接验证了仿真分析获取的喷油过程参数即为满足柴油机各性能的最优喷油过程参数。     

多因素作用下降低增压柴油机排放的试验研究

首先对柴油中添加二甲醚的比例进行优化,然后对柴油机供油提前角和EGR率分别进行优化匹配,最后将优化的柴油机与原机进行试验对比。结果表明:经过优化后柴油机的动力性和经济性略有下降,排放性能得到优化,NOx排放大幅度降低,高负荷工况下炭烟排放降幅明显。     

柴油机全寿命振动试验及特征分析

研究了基于振动的柴油机寿命评估中特征提取及优选问题。通过对某型号柴油机台架考核试验进行全程振动监测记录,以考核期350 h~600 h数据为基础,分析了振动特征随柴油机使用时间的变化趋势。通过拟合误差分析、相关分析和基于欧式距离的最近邻识别方法对振动信号的特征参量进行优化选择,得到了能够反映柴油机状态的有效特征。样本的识别验证表明,基于振动参数的柴油机寿命评估是有效的。     

基于多尺度核独立元分析与核极限学习机的柴油机故障诊断

为提高柴油机故障诊断速度和精度,提出了基于改进多尺度核独立元分析与量子粒子群优化核极限学习机的故障诊断方法。首先利用固有时间尺度分解对缸盖振动信号进行多尺度时频分解,并根据故障敏感度参数筛选有效分量以实现振动冲击特征增强;然后利用核独立元分析消除有效分量间的频带混叠,分离故障敏感频带,并提取各频带的AR模型参数、多尺度模糊熵和标准化能量矩构造联合故障特征向量;最后建立基于量子粒子群优化的核极限学习分类器实现柴油机故障诊断。试验结果表明,该方法有效增强了缸盖振动信号中的故障敏感特征,提高了柴油机故障诊断速度和精度,故障分类准确率达到98.45%。