发动机异响故障排除一例

一辆进行三级保养后不久的东风ＥＱ1 40型汽车 ,其发动机为ＥＱ61 0 0— 1柴油机 ,运行中发出一种有节奏的“嗒嗒、嗒嗒”异常响声 ;经多次调整气门脚间隙 ,异响仍未排除。起动发动机 ,在各种转速工况下察听发动机声音 ,发现异响随着转速的升高而加大 ,且发动机振动加剧。对各缸进行断火试验发现 ,第 4缸断火后异响减弱 ,振动也明显变轻。为排除故障 ,对发动机进行了部分解体检测。抽出第 4缸活塞连杆组检查 ,气缸并无拉缸痕迹 ,活塞连杆也没有弯曲或扭曲 ,活塞销与连杆小头配合间隙正常 ,连杆轴承以及曲轴连杆轴颈配合也无异常。但在测量气…     

时刻注意发动机的两种异常

声音异常发动机产生异响,对汽车的正常工作有很大危害,只是不同部位的异响危害程度不同罢了。要根据异响出现的时机、发动机的转速、对断火试验的反应、急加速时响声的变化及振动最明显的部位,确定异响性质。一般来说,对曲轴连杆机构的异响,要特别重视,发现后就应及时排除;而对     

小波包分解在氢发动机异常燃烧诊断中的应用

氢发动机燃烧压力信号包含了丰富的燃烧信息,基于压力信号可以应用小波变换法提取异常燃烧信息。鉴于小波包分解继承了小波变换所有的时频局部化优点,并且可以有效地提取微弱燃烧信息,从而能够为信号提供更精细的分析方法。对氢发动机正常燃烧和异常燃烧压力信号进行了小波包分解,提取出小波包能量。通过构造小波包能量特征向量,对氢发动机异常燃烧进行了有效诊断,为消除氢发动机的异常燃烧提供了技术基础。     

山岭隧道爆破振动信号小波包及能量分析

采用MATLAB傅里叶变化和小波包变换对实测爆破振动信号进行时频分析,画出对应的变换频谱图、小波重构波形图,通过对比爆破信号的重构波形图结果,分析2种不同方法的优缺点,探讨爆破振动信号的多主频带和能量分布特征以及小波包分析法的优势,找出相关优势频率段。研究表明,小波包分析能更好地体现爆破振动信号的多主频分布特征,其能量分布较为集中,优势频带包含了振动信号70%以上的能量。     

发动机敲缸现象知多少

汽车发动机敲缸．是指发动机在工作行程开始的瞬间（或当活塞上行时)，活塞在气缸内摆动，其头部和裙部与气缸壁相碰撞所发出的异常响声。敲缸异响是发动机异响中较为常见的故障现象．其主要表现特征是，异响响声发生在缸体的上部．若采用单缸断火的方法，响声明显的减弱。造成敲缸异响的原因是多方面的．但是敲缸异响的产生将会引起活塞与气缸壁的不正常磨损或损伤，影响发动机功率。降低动力性，使汽车的经济性变差。因此．有必要通过观察敲缸的某些特征现象。来寻找造成敲缸的原因。     

BJ492Q发动机-b响故障排除2例

1 BJ492Q发动机起动爪异响 1.1 异响特点 a. 温度高和温度低时响声一样; b. 怠速时响声最明显; c. 在怠速条件下,逐缸断火,异响无变化. d. 当转速依次升到中、高速时,响声逐渐消失; e. 异响在发动机前部,在曲轴后端监听,响声与前部差不多. 1.2 异响判断与排除 根据以上特点,我们首先检查曲轴轴向间隙,活塞连杆组的扭力、间隙、机油泵安装情况及凸轮轴的轴向间隙,以上检查均符合要求.其次,检查起动爪,结果发现起动爪未被拧紧.将起动爪拧紧后起动发动机,原来的异响消失,故障排除.     

某SUV车型机舱内异响诊断

使用LMS TEST.LAB工程软件中的噪声诊断模块和小波变换模块对异响噪声信号进行分析和计算,得到异响噪声信号的频率成分和异响发生频次。之后结合异响所属系统旋转部件工作基频进行对比和分析,最终找出异响零件。异响诊断结果显示,该机舱异响频率成分覆盖500～1 000 Hz,异响发生频次与发动机曲轴旋转的0.5阶基频相关,异响由凸轮轴驱动的制动真空机械泵产生。     

CA1091型载货车发动机活塞销敲击响分析

活塞销是汽车发动机的重要零件,它工作的好坏直接影响到发动机的工作效率,有时甚至影响到发动机的使用寿命。一般来讲,活塞销敲击响由如下原因造成:①活塞销与销座孔或连杆小头衬套孔之间配合松旷;②机油压力不足,机油飞溅不足,润滑不良而磨损,间隙过大;③活塞销卡环脱落,活塞销轴向自由窜动。 当进行发动机活塞销异响故障诊断时,人们经常会遇到断火后故障缸响声更明显,而发动机转速     

凯美瑞2AZ-FE型发动机异响的检修

发动机异响有以下几种来源：1.发动机附属部件的异响,如发电机、空调压缩机、动力转向液压泵、水泵、冷却风扇等旋转部件异响。2.驱动皮带打滑异响。3.正时皮带或链异响。4.气门异响。5.活塞销运动部件异响。6.活塞与气缸敲击异响。7.活塞环的金属敲击声、活塞环的漏气异响。8.曲轴颈与轴承之间异响。9.曲轴平衡轴颈与轴承之间异响。     

基于尺度—小波能量谱和神经网络的内燃机故障诊断

为了对内燃机气门及活塞—连杆组故障进行有效地诊断,通过试验测取内燃机在不同故障下的振动信号,利用连续小波变换得到信号在不同尺度上的能量分布,即信号的尺度—小波能量谱。其能量主要分布于尺度范围1~32,且相同故障模式下的尺度—小波能量谱呈现出相似性,不同故障模式之间的尺度—小波能量谱存在很大的差异性,以此作为不同故障模式的信号特征,结合BP神经网络方法,实现了对待检信号的正确识别。     

基于EMD的天然气发动机供气系统故障诊断方法

针对天然气发动机故障信号的非平稳性、非线性等特点,提出一种基于EMD提取能量特征参数的故障诊断方法。从天然气发动机供气系统正常、气门间隙大、排气阀漏气3种工况振动信号的EMD能量熵值中发现,当供气系统发生故障时,各IMF分量的能量会发生变化。因此运用EMD方法提取最有效的IMF分量的能量特征指标,利用C均值模糊聚类法对此特征进行聚类进而建立天然气发动机供气系统的故障识别模型。现场试验验证了该方法在天然气发动机供气系统故障诊断中的有效性。     

内燃机活塞-缸套-活塞环系统工作状态的识别方法

提出了一种基于证据理论方法的内燃机活塞—缸套—活塞环系统工作状态的识别方法。通过搭建试验台架,从实车试验中获取曲轴箱压力信号和机身振动加速度信号;提取试验特征值,组建模型样本和试验样本,并运用证据理论信息融合方法对内燃机的工作状态进行识别。研究结果表明:应用证据理论信息融合方法融合曲轴箱压力信号和机身振动加速度信号,进而识别活塞—缸套—活塞环系统的工作状态这一方法有效、可行。     

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。     

车用发动机前端辐射声源的小波分析与识别

根据连续小波变换具有较二进离散小波变换和小波包变换更精细的尺度分辨率的特点，研究了适用于工程应用的发动机表面辐射声信号小波变换结果的表述方法，并以一台车用增压柴油机前端表面辐射噪声的测量和识别分析为例，提出了一种车用发动机主要噪声源诊断和识别的测试分析方法。文中还将声信号测量识别的结果与表面振动信号识别的结果做了比较，两者是吻合的。     

基于 MFXLMS算法的汽车发动机振动主动控制研究

为了降低发动机工作时引起的整车振动,提出了使用多通道滤波x-LMS （MFXLMS） 算法作为主动悬置系统的控制算法。以发动机转速信号作为参考信号,主动悬置安装位置下方的两路加速度信号作为误差信号。根据算法完成试验平台搭建。采用白噪声电压信号作为输入激励,通过 LMS算法离线辨识得到主动悬置到加速度传感器的多路次级通道,在dSPACE上完成实车控制试验。试验结果表明,MFXLMS算法的运用显著降低了发动机不同转速工况下引起的测点加速度响应,提高了整车的乘坐舒适性。     

时域积分在振动信号分析中的应用

为研究某装载机样机配置的新型发动机罩的振动特性,利用三维建模建立装载机发动机罩模型并使用有限元法对其进行了模态分析,重点分析了前几个阶次的固有频率和振型,结果显示发动机罩整体存在刚度偏低以及低阶次模态振型分布集中的现象.对样机发动机罩的水平和垂直两个敏感方向进行了振动加速度测量,对比了两种信号积分方法的使用范围及优势,利用时域积分方法对所测加速度信号进行了积分处理,并用最小二乘法拟合积分信号中的趋势项加以修正,得到了较为精确的振动速度及位移信号.通过对机罩两个敏感方向的振动加速度、速度和位移信号的综合分析,判断发动机罩刚度偏低,振动量偏大,易产生干涉.模态分析及振动信号分析结果为下一步发动机罩样品的优化改进提供理论依据及改进方向.     

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...     

别克(BUICK)轿车发动机故障诊断

别克轿车发动机在使用过程中若出现故障，应首先进行故障诊断并提取故障码，对有故障代码的故障可按故障代码表指示的故障部位进行检查与诊断，对无故障代码但有故障症状的故障，可按故障症状进行诊断。该发动机常见的故障症状为发动机起动困难、怠速不稳、喘振、断火或缺火、回火、爆震、功率不足及燃油经济性不良等。阐述了以上故障症状与故障诊断。     

基于EEMD的地铁隧道爆破振动信号分析与应用研究

针对EMD（empirical mode decomposition,经验模态分解）方法在处理爆破振动信号时存在模态混叠的问题,引入EEMD（ensemble empirical mode decomposition,集合经验模态分解）方法,对爆破振动信号进行去噪处理,并分析城市隧道掘进爆破振动信号的特征信息,从而研究城市隧道掘进爆破振动效应。以乌鲁木齐轨道交通1号线爆破开挖工程为依托,利用现场爆破振动监测数据,采用EEMD方法与EMD方法对原始爆破振动信号进行去噪处理,运用信噪比（SNR）法和均方根误差（RMSE）法对所得结果进行量化评估并进行比较,从而获得较准确的信号去噪方法,然后运用希尔伯特变换对去噪后的爆破振动信号进行时间-频率和能量分布特征分析。研究表明： 1）EEMD法去噪结果信噪比和均方根误差分别为30.51和0.005 5,EMD法去噪结果信噪比和均方根误差分别为20.88和0.010,EEMD去噪法要优于EMD去噪法; 2）在文章所述起爆方式下,隧道爆破振动的能量一般集中在频率段5～80 Hz,且主要分布在50 Hz以下的低频段,应采取合理的降震增频措施来控制爆破振动对建（构）筑物的影响; 3）爆破振动瞬时能量峰值与振速峰值所在的时刻一致,说明瞬时能量谱能较好地体现爆破过程中振动效应随时间的变化规律; 4）基于信号去噪及分析的研究结论,提出地铁隧道爆破振动控制技术。     

变采样率变采样阶比发动机在线监测系统研究

针对车用发动机在线监测与故障诊断中各传感器信号频率成分相差较大、需要同步采样及信号非平稳的情况,分析了阶比跟踪技术在发动机各类信号处理方面的优势。通过软件实现了各通道信号同步变采样率采集。通过抗混叠滤波器截止频率及发动机最低转速计算出了各通道所需的最低采样阶比,避免了繁琐的阶比跟踪滤波对原信号带来的误差和干扰。对正常及故障工况下变速时的排气噪声、缸盖振动及外卡油压信号进行变采样率变采样阶比的阶比跟踪后,用于在线监测及故障诊断的信号特征更加明显,且更利于通过程序自动提取。