进化神经网络在柴油机故障诊断中的应用

瞬时转速波形诊断法是柴油机故障诊断中的一种较为方便实用的诊断方法，本文较为系统地介绍了其测量、故障参数提取及分析方法，并在诊断分析中使用了进化RBF神经网络，此网络的训练采用遗传算法，优化了径向基神经网络的结构和参数，加强了网络的实用性。最后用神经网络对所模拟的故障进行辨识，证实了瞬时转速法与进化神经网络的结合在柴油机故障诊断中的可行性。     

基于瞬时转速和遗传算法的内燃机故障诊断方法

内燃机瞬时转速信号中蕴含着大量有关机器运行的信息,非常适合用于内燃机的故障诊断.但瞬时转速中蕴藏的故障信息比较微弱,加上测量的随机性影响,必须提取多个故障特征进行综合诊断,而如何从中构造理想的特征参数,是一项非常困难的工作.对此,本文使用遗传算法对故障特征进行组合优化,构造最佳特征参数.以6-135型柴油机单缸少量减油故障为例,从多个瞬时转速数据样本的时域、频域和波形参数中提取了6个原始特征,利用遗传算法使这些参数在各种运算组合的过程中优胜劣汰,最后进化成为一个综合了几个原始特征的综合诊断参数,使用该参数进行故障状态的判别,提高了诊断的正确率,并简化了诊断过程.     

瞬时转速在柴油机故障检测中的应用

介绍基于瞬时转速的柴油机故障诊断的三种方法,设计测量系统,实测柴油机的瞬时转速,在诊断NTA855-M350柴油机故障中证实能满足在线监测和实时诊断。     

基于瞬时转速的舰船柴油机多阈值诊断方法

考虑到舰船柴油机瞬时转速信号便于测量,可有效用于对舰船主副机的状态监测及故障诊断,针对瞬时转速特征参数多、提取难等问题,利用非线性动力学进行瞬时转速仿真,分析主机故障与瞬时转速特征参数之间的关系,并采用多特征参数阈值诊断方法进行诊断。试验结果表明,基于实际瞬时转速信号测量的多阈值故障诊断方法能有效定位故障缸位置,准确率可达98.5%。     

船用柴油机故障在线智能仿真诊断技术的应用研究

本文提出了一种船用柴油机性能故障在线自动诊断的新方法,把仿真以及神经网络技术直接应用于柴油机故障在线诊断系统,建立船用柴油机症状与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以和柴油机故障在线诊断。尤其是对网络容错能力进行评估分析,并确定较有代表性的径向基函数ＲＢＦ网络分布常数Ｓｃ,从而提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。     

基于瞬时转速的柴油机监测诊断技术应用研究

瞬时转速信号包含着丰富的反映柴油机气缸能力的信息,通过分析柴油机转轴转速的瞬时变化规律,可实现对机器状态监测及故障诊断的目的。文章首先分析了柴油机瞬时转速的影响因素,研究设计了柴油机瞬时转速测试系统,最后对6-135柴油机开展了故障模拟实测,结果表明测试系统可有效获取瞬时转速信号并成功应用于柴油机状态监测诊断中。     

船舶柴油机机械磨损故障诊断方法

柴油机是船舶运行最重要的动力装置之一,经过长年累月的运转,磨损故障经常发生,影响船舶的正常行驶。针对上述问题,提出一种神经网络机械磨损故障诊断方法。设计了与之相适应的BP网络结构,在此基础上建立了一个BP神经网络模型,并给出了一种BP神经网络学习算法,用来调整网络学习速率。柴油机机械磨损故障诊断实例结果表明:利用BP神经网络诊断出船舶柴油机磨损故障与实际诊断结果一致,准确率高达80%以上。     

瞬时转速在多缸柴油机故障诊断中的应用

利用发动机简化模型对多缸柴油机瞬时转速进行模拟计算,探讨瞬时转速特征参数的提取,提出3个可应用于故障诊断的特征参数,经试验验证,所提取特征参数可有效地识别出柴油机影响气缸压力的故障。     

内燃机故障诊断技术及发展趋势

柴油机作为-种复杂动力机械,其运行状态的监测和故障诊断技术越来越受到人们的关注.在柴油机故障诊断领域,信号处理、故障特征提取及模式识别方法已初具雏形,但离实用化还有一定距离.在综述现代柴油机故障诊断技术中常用的性能参数法、振动分析法、瞬时转速波动法、油液分析法、信息融合诊断法的原理、特点及不足的基础上,提出了柴油机故障诊断技术的难点和发展趋势.     

基于双树复小波包和PNN的柴油机故障诊断研究

针对传统小波变换在故障特征提取中的不足,提出一种基于双树复小波包和概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。首先通过双树复小波包变换将各个工况的柴油机声信号分解得到不同频带的分量,选取各频带分量的能量作为特征向量,再利用PNN对特征向量进行训练,最后通过测试样本得到柴油机典型故障诊断结果。实验表明,该方法可以对柴油机典型故障进行较为准确的诊断,相比传统小波包有着更高的故障诊断率。