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。     

基于小波与深度置信网络的柴油机失火故障诊断

为更深入地了解柴油机失火故障的机理,提高失火故障诊断准确率,本文中提出了一种基于小波与深度置信网络的柴油机失火故障诊断方法。首先,采用等角度采样法对柴油机缸盖振动信号进行采样,获得平稳的角域信号,消除循环波动干扰;然后,通过连续小波变换对角域信号进行角-频分析,提取点火频率附近频带后利用连续小波逆变换重构信号;接着,按照柴油机工作循环从重构信号中,分段提取方差、峭度和峰值等12种常用特征参数并构造诊断参数矩阵;最后,利用深度置信网络对诊断参数矩阵进行降维和第二次特征提取,并依据二次特征对失火故障进行诊断。将该方法应用到某型柴油机上的结果表明,该方法能准确提取失火故障信息,有效诊断失火故障。     

基于曲轴段加速度的内燃机失火故障在线诊断

提出了一种基于曲轴转速波动的内燃机失火检测方法,它针对曲轴转速的瞬态变化规律,引入曲轴转速段加速度的概念,应用内燃机电控单元中微处理器的时间处理单元对其进行实时精确计算.为防止误判和漏检,还设定了进行失火诊断时应满足的条件.台架试验和实验车道路试验检测的结果表明,该失火诊断的方法与策略能实时精准地完成内燃机的失火故障诊断.     

Development of Online Diagnostics Strategy for the Misfire Fault in Diesel Engines

针对失火造成发动机瞬时角速度的波动,引入瞬时相对角速度这一参量进行失火故障的在线诊断;同时提出相应的算法消除曲轴工艺误差和各缸正常燃烧时的稳态误差对失火诊断的影响.基于统计分析方法,开发了实用的标定流程.试验结果表明,所提出的方法简便实用,能够有效地进行柴油机失火故障的在线诊断.     

基于OBD系统的失火诊断与排放分析

车载诊断(OBD)系统是实施国Ⅲ和国Ⅳ排放标准的核心内容,发动机失火诊断是OBD系统重要功能之一。指出了发动机失火的原因和危害;分析了OBD失火诊断监测方法、诊断原理和故障处理方法;根据OBD对发动机失火监控原理,说明了基于曲轴转速波动的失火诊断策略,并通过发动机失火发生装置模拟发动机失火,分析了失火时的曲轴转速波动和排放情况。试验研究结果表明,发动机发生失火时,曲轴转速有较大下降,HC和CO排放随着失火率的增加迅速升高。     

一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法

为有效提取柴油机缸盖振动信号失火故障特征,提出一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法。首先根据柴油机燃烧过程与配气相位的关系对信号进行等角度重采样,然后利用广义S变换对信号进行消噪处理,并按工作循环将信号的周期性瞬态特征进行同步增强。通过仿真信号验证和某柴油机缸盖振动信号的实例应用,结果表明,此方法能有效地提取柴油机缸盖振动信号的失火故障特征,实现失火故障的准确诊断。     

车载诊断系统失火诊断策略的研究

论述了车载诊断系统必须监测的两种失火类型。分析了利用瞬时曲轴角加速度法诊断发动机失火的原理,设计了车载诊断系统失火诊断策略。针对SQR372电控汽油机上模拟出的失火故障,利用基于KWP2000通信协议与VC软件编写的在线实时监控界面进行了监测。结果表明,该失火诊断策略能够及时准确地诊断出发动机失火故障。     

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VMD多尺度散布熵的柴油机故障诊断方法

为从非平稳非线性的缸盖振动信号中提取出柴油机故障特征,本文中提出一种基于变分模态分解(VMD)的多尺度散布熵的柴油机失火故障诊断方法。利用VMD对柴油机缸盖振动信号进行分解,选取散布熵最小的模态分量作为分析信号,计算该信号的多尺度散布熵,并选取前6个尺度散布熵作为故障特征向量,输入粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)中进行失火故障分类判断,并与其他4种常见方法进行对比,结果表明,本文中提出的诊断方法能够有效提取故障特征,准确识别故障类型,优于所对比方法。     

基于DSP的柴油机瞬时转速智能监测节点设计

针对柴油机实车在线监测中车内空间有限及变速变载的情况,设计了基于嵌入式系统的柴油机智能监测节点.在对磁电式转速传感器及外卡式油压传感器信号进行同步采样后,利用零相位滤波将瞬时转速的计算精度提高了50倍.利用外卡式油压传感器信号定位到柴油机工作周期后,可监控柴油机工作周期内的转速波动值,进而定位失火故障.     

基于曲轴转速波动的OBD失火诊断策略研究

发动机失火诊断是车载诊断（OBD）系统重要功能之一,根据OBD对发动机失火监控原理,说明了基于曲轴转速波动的失火诊断策略。试验使用发动机失火发生装置模拟发动机失火,分析了失火时的曲轴转速波动,并根据OBD失火诊断方法,确定出参考阀值,计算出发动机运行粗暴度。     

基于BP神经网络的汽油机失火故障诊断方法的研究

针对基于曲轴瞬时角加速度的一般失火故障诊断算法能诊断失火故障,但未能有效区分故障模式的缺陷,提出了一种基于做功时间和BP神经网络的失火诊断算法.根据不同模式下各缸做功时间的波动,提取诊断循环内各缸做功时间信号的特征参数,结合BP神经网络模式识别功能,实现不同模式下的失火故障诊断.通过台架试验,测试了在正常工作、第3缸单...     

汽油机OBD失火标定技术的研究(中国Ⅲ、Ⅳ阶段)

根据GB 18352.3-2005<轻型汽车污染物排放限值及测量方法>中OBD及其功能要求,介绍了失火诊断和标定流程.阐述了实际失火监测区的标意方法,包括发动机转速n3的标定和失火监测区进气管压力的标定.论述了失火判定阈值的标定方法和失火亮灯报警阈值的标定方法.     

汽车发动机失火故障的诊断方法研究

失火是发动机常见故障之一。失火的原因有很多。油路、电路和机械零件中的故障可能导致发动机失火。发动机失火故障发生后,不仅降低了发动机工作的稳定性、动力性和经济性,而且会增加因燃油燃烧不完全或不燃烧而产生的排放污染。因此,有必要对汽车发动机失火故障诊断方法进行研究。     

基于单振动传感器的多缸柴油机失火诊断

通过模拟某12缸柴油机各缸失火试验,对缸盖振动信号中各缸爆发响应信号进行分析,研究表明,各缸爆发在同一测点均会引起振动响应,响应信号的频谱成分不变,幅值变化满足本缸准则及邻缸准则.基于主序列法在不依赖上止点传感器的情况下提取各缸爆发信号的相对幅值,通过判断相对幅值的变化率实现了对传感器所在气缸排各缸失火故障的诊断及定位...     

基于自适应奇异值标准谱和EMD的柴油机故障诊断

针对柴油机多发故障,提出了自适应奇异值标准谱和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)相结合的故障诊断模型。通过计算平均最近邻域发散度和奇异值标准谱的方法自适应地选择奇异值分解的嵌入维数和重构阶数,提高了奇异值分解降噪的精度。对降噪后的信号进行EMD分解,并利用调整余弦相似度标准提取反映信号真实特征的主固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),进而提取故障特征参数。将此模型应用于F3L912柴油机进气门漏气、单缸失火和多缸失火等故障的诊断,通过提取峭度和过零率作为故障特征,获得了较高的故障分类准确率。