内燃机转速波动实时测量及各缸故障诊断

根据内燃机转速波动可以作为内燃机不解体故障诊断的一个状态参数，提出了利用磁电式传感器及单片微型计算机实时测量内燃机转速波动的方法，并在２１３５型柴油机台架上进行了实际测量，给出了利用所测得的转速波动信号对内燃机故障进行诊断的初步结果。     

基于cRIO的瞬时转速测量方法研究

为了实现利用增量式光电编码器对发动机曲轴瞬时转速的精确测量,提出了一种采用数字输入法测量瞬时转速。以cRIO板载的FPGA时钟作为时钟计数器,光电编码器脉冲作为触发计数器信号,实现光电编码器脉冲一个周期的计数,近而得到精确的瞬时转速。在1 000 r?min~(-1)转速下,随着采样频率增大,模拟输入法测量瞬时转速精度可以提高48%;模拟输入法测量该转速的误差达到1.772 r?min~(-1),而数字输入法误差为0.32 r?min~(-1)。在2 000 r?min~(-1)转速下,随着FPGA时钟频率的倍增,测量的转速越接近2 000 r?min~(-1)。由测量结果可以看出数字输入法和提高FPGA时钟频率对提高瞬时转速测量精度有重要意义。     

利用发动机瞬时转速波动诊断气门漏气故障

对地转速波动进行了仿真分析计算,实例了发动机的瞬时转速;对比了实例与仿真计算的瞬时转 速波形,两者相当一致;了影响瞬时转 速测量精度的关键因素,提出了利用瞬时转 速进行了故障诊断的特征参数及判据,并在诊断４１２０ＳＧ型柴油机气门漏气故障中得到证实。     

基于模糊灰色关联神经网络的综合故障诊断方法研究

考虑到灰色关联诊断中模式向量各参数量纲不同,数量级存在差异,且各种特征因子有各自的应用缺陷,通过将模糊理论和灰色关联度相结合.形成所提取故障特征值的模糊关联度,将模糊关联度作为神经网络的输入量进行故障种类的识别,提出了模糊灰色关联神经网络故障识别方法,实现了针对在不同工作状态下的故障识别.对舰船主动力系统故障进行实例诊断研究,诊断结果表明,该方法准确、有效.     

柴油机瞬时转速的测量与应用

本文介绍了柴油机瞬时转速的测量技术及其在柴油机性能研究与测试、故障检测、电控技术等方面的应用情况和新动向。     

基于神经网络的船用柴油机故障诊断方法

提出一种适用于船用柴油机故障诊断的方法，即三层ＢＰ网络模型诊断方法。初中结果表明，ＢＰ网络模型能在较大程度上模拟专家凭直觉和经验处理不确定知识的能力。     

基于模糊理论与神经网络并行推理的发动机故障诊断方法

将模糊理论与神经网络相融合,针对汽油发动机偶发性疑难故障,采用模糊信息处理方法确定故障的类别,通过神经网络的逼近能力来实现对故障进行诊断的功能。与单纯使用神经网络进行故障诊断的方法相比,基于模糊理论与神经网络并行推理的发动机故障诊断方法在输入参数不是训练时的典型数据（同训练时输入数据差别较大）时,系统仍能对输入样本很好地归类,给出较高精度的诊断结果,尤其对于单一系统的复杂故障具有很好的识别能力,可以提高对发动机故障的诊断精度。     

采用神经网络的传感器故障诊断方法研究

使用专用观测器组（ＤＯＳ）的方法能解决传感器故障诊断问题。然而，对于对象为非线性的、对象模型的结构和参数均未知的系统，ＤＯＳ很难构造出来，本文使用多层神经网络实现了ＤＯＳ以及决策逻辑，从而实现了对不确定的非线性系统传感器故障诊断。     

柴油机瞬时转速的仿真计算与分析

根据柴油机的动力学和运动学，建立了柴油机瞬时转速的计算模型，在LabVIEW软件开发平台上开发了仿真计算软件，进行了柴油机瞬时转速的仿真计算与分析．在实验室进行了柴油机瞬时转速的测量与分析，并与仿真计算结果进行了比较，证实了柴油机瞬时转速计算模型的正确性和对故障的可诊断性．考虑螺旋桨对瞬时转速的影响，分析了瞬时转速分析法用于船舶主机（柴油机）监测与诊断的应用条件．     

瞬时转速控制汽油机空燃比

瞬时转速控制汽油机空燃比系统。利用汽油机瞬时转速的变化，控制补给空气量，改变空比，使之趋近最佳值，以达到节油之目的。本文介绍了该控制系统的研究，并通过实验证明，该系统实际效果良好。     

基于支持向量机的船舶柴油机层次故障诊断的研究

文章介绍了支持向量机的原理和算法,分析了层次分析法及其在故障诊断中的应用,并在上述理论下,建立了柴油机的故障模型。仿真结果表明,SVM能够在小样本的情况下解决柴油机故障诊断的分类问题,在实际的机械故障诊断的分类中具有广泛的应用前景．     

基于小波分析的电控发动机故障诊断

利用小波系数分析发动机转速信号,把转速信号的小波分析结果与发动机各缸的性能参数进行时比,从而来判断发动机断缸故障.实践证明是切实可行的.     

基于神经网络的汽车发动机故障诊断研究

将BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断.利用实际测试的怠速不稳故障样本训练网络并进行测试.结果证明,BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断,效果良好,具有较高的诊断效率和准确度.     

一种新的内燃机理论循环

对内燃机的前景作出评价 ,认为它还有数十年寿命 ,而且还有改善余地。提出一种新的内燃机理论循环 ,即刘氏循环。新的理论循环消除了氧化氮 (NOx)生成的根源 ,而且 ,取消了内燃机的进气和压缩行程 ,提高了热效率。在机构上可以沿用往复式内燃机的大部分结构 ,而且有所简化。     

基于引力搜索RBF神经网络的柴油机故障诊断

为了解决RBF神经网络的参数选择问题,以便提高柴油机故障诊断的精度,提出了一种基于引力搜索算法和RBF神经网络相结合的智能故障诊断方法.该方法首先采用减聚类算法确定网络隐层单元数,然后提出改进引力搜索算法优化RBF神经网络的参数.利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于柴油机故障的诊断,仿真实验验证了该方法对柴油机故障的分类和诊断效果.     

基于分形理论的汽车发动机故障诊断分析

针对汽车发动机振动信号的非线性特点,将分形理论应用于发动机的故障诊断。首先分析发动机振动信号的产生机理,并介绍计算关联维数的G-P算法。其次,对采集的振动信号进行分析。结果表明,发动机发生故障时的关联维数与其正常工作时的关联维数不同。因此,关联维数可以较为准确地判断发动机故障情况。     

车用发动机富氧燃烧技术应用研究

通过对车用发动机的燃烧过程及富氧燃烧技术进行分析,综合国内外车用发动机富氧燃烧技术的研究现状及发展趋势,对车用发动机实行富氧燃烧技术的可行性加以论述．有利于该技术的推广应用。     

基于小波网络的船舶柴油机燃油系统故障诊断

采用小波变换和BP神经网络的辅助式结合,通过小波变换提取故障特征向量作为BP神经网络的输入值,设计并组建了小波神经网络;利用小波变换模极大值分析高压油管燃油压力信号的奇异性,提取故障特征向量;根据故障采集数据并建立学习样本,通过网络训练建立BP神经网络输入和输出间良好的非线性映射,进而通过特征向量输入BP神经网络来诊断故障。实验数据分析表明:该方法具有良好的诊断效果。     

转阀式内燃机配气机构

设计了一种转阀式内燃机配气机构,可消除发动机气门产生的震动及噪声,易于实现气门开度及正时的连续调节,能简化发动机结构,提高其可靠性。