基于人工神经网络的柴油机故障诊断

故障诊断是计算机模式识别领域的一个活跃课题。文中提出了基于人工神经网络的柴油机故障诊断方法，设计了适合该诊断系统的BP网络结构，并给出了一种基于黄金分割法改进的BP算法，用来自适应调整网络学习速率。仿真结果表明：该算法具有很快的学习速度和较高的学习精度，完全适用于柴油机故障诊断系统。     

车用柴油机供油系统的典型故障诊断

1．柴油机异响噪声 车用柴油发动机如果某一部位出了故障，如机件松旷、配合间隙失调、燃烧不正常等，其在工作中最初的表现是异响噪声。     

一种电控柴油机故障诊断系统的开发

针对一种民控管理系统开发了故障诊断模块，相应开发了一种基于计算机的电控柴油机故障诊断系统。该故障诊断模块和故障诊断系统配合使用，可以方便，全面地对柴油机电控系统进行诊断和自诊断，该系统有较好的扩展性，是柴油机电控系统测试，维修及开发的有效工具。     

信息融合技术在柴油机供油系故障诊断中的应用

本文阐述了汽车柴油机故障产生原因的复杂性以信息融合技术的基本理论，提出了利用信息融合技术诊断柴油机故障的具体方法。     

柴油机故障诊断相关技术研究

在柴油机的故障诊断中,利用柴油机工作时缸盖的振动信号进行故障诊断,作为一种不解体,不停机的在线检测,具有很强的实际应用价值。本文在分析了五种工况缸盖振动信号所包含的特征后,提出了分段后提取多个特征参数,并输入多个神经网络的方法,     

现代车用柴油机技术发展趋势

柴油机都是往气缸内喷射燃油的．但又分成涡流式燃烧室或预燃式燃烧室喷油的分隔式柴油机和直接往主燃烧室喷油的直喷式柴油机。直喷式柴油机燃油经济性好，但是振动．噪声较大。如果说过去许多柴油机采用涡流式燃烧室或预燃式燃烧室的话．那么现在由于技术的进步，就连轿车柴油机都采用了经济性更好的直喷式燃烧室。     

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BP网络的柴油机故障诊断方法研究

采用BP神经网络对柴油机气缸套磨损故障诊断进行了研究。首先运用单BP网络方法对柴油机气缸套磨损故障进行了诊断,诊断结果表明该方法还存在一定不足;提出了基于组合式BP网络的故障诊断方法,诊断结果表明,采用组合式BP网络的故障诊断方法可有效地提高柴油机气缸套磨损故障诊断的准确性和有效性。     

基于模糊诊断技术的柴油机故障诊断

由于柴油机随着使用期延长和使用条件的变化会发生多种故障,许多故障现象不易被发现,故障现象与故障原因之间的关系也是模糊不清,借助模糊数学的方法,把模糊现象与因素之间的关系用数学式进行描述,寻找故障的部位和原因。通过实例验证,结果表明,该方法与其他方法有较好的一致性,在故障诊断方面有较高的准确性。     

基于粗糙集的特征值优化及柴油机故障诊断

为提高故障诊断的效率,给出了一种基于粗糙集理论的柴油机故障诊断系统。以某大功率柴油机为例,采用时域频域分析和小波包能量谱分析两种方法提取特征值,通过对比优选,将敏感性和稳定性较好的小波包能量谱特征值应用粗糙集理论进行优化,最后通过神经网络进行故障模式分类。试验表明,小波包能量谱分析方法可以提取敏感性和稳定性较好的特征值,粗糙集理论的特征属性约简能有效地减少神经网络的输入节点数,提高故障分类的准确率。     

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。     

柴油机燃烧振动波形的自适应提取及故障诊断

柴油机燃烧系统故障的振动信号分析方法之关键是波形提取,只有提取到正确的燃烧振动波形,才能得到可靠的诊断结论,将转速—振动双通道信号同时采集,借助转速脉冲对燃烧振动波形进行准确定位;提出了自适应提取方法自动提取到完整的燃烧振动波形,实现了柴油机燃烧均匀性分析和失火故障的自动诊断。应用该方法对一多缸柴油机进行诊断,确定其有3个缸存在失火故障,为现场应用提供了一种简便、直观且实用的诊断方法。     

柴油机转速传感器故障诊断及其失效“跛行”控制

研究了时间控制式电控柴油机转速信号的特点及相位关系;设计了曲轴和凸轮轴传感器失效故障的检测方法及处理算法;开发了由MC68376微处理器和可编程复杂逻辑器件组成的柴油机故障处理系统;在TCD2015V06电控单体泵柴油机上,进行了起动和正常运行时转速传感器失效的试验研究。结果表明,转速传感器出现故障时,系统可识别出相应故障,并进行逻辑切换,使发动机能正常起动和运行。     

模糊联想记忆网络在柴油机故障诊断中的应用

由于传统的故障诊断方法在机械设备整体故障诊断中难以有效发挥作用，通过把模糊数学和神经网络理论应用到故障诊断中，构建了一具有联想记忆功能的模糊神经网络。并结合190A型柴油机的故障诊断，验证了算法的有效性。     

强噪声背景下的柴油机失火故障诊断

柴油机失火是常见的故障模式,传统的诊断方法不仅参数获取困难且准确性差。针对此问题,以3缸四冲程柴油机为研究对象,设计了柴油机失火故障的预置试验,采集排气噪声和缸盖振动信号进行故障诊断研究。为提取强噪声背景下的微弱信号,采用二次采样随机共振系统提取柴油机故障特征频率完成柴油机的失火故障诊断。研究结果表明,通过二次采样处理,随机共振系统可以将噪声能量转移到柴油机微弱特征信号上,达到大参数条件下微弱信号特征提取的目的,能有效识别柴油机的早期故障,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

基于Laplace小波相关滤波法的柴油机气门间隙故障诊断

振动信号中冲击响应信号通常表征着某种故障特征。根据Laplace小波相关滤波法的原理、方法进行气门间隙故障诊断研究。分析了配气相位与气门落座冲击的对应关系。对气门间隙正常及异常情况下的时域波形进行了相关性滤波分析,结果表明,基于Laplace小波相关滤波法能准确定位冲击发生的时刻及频率,有效地判别气门落座冲击。