非线性识别方法在内燃机故障诊断中的运用

将关联维分形，ＢＰ神经网络，模糊聚类运用于柴油机活塞－活塞环－缸套－机身系统工况监测下，认为这些非线性处理方法在建模的方便性，监测结果的准确性，对标准征兆群的要求等方面，均有其良好的特性。     

一种预测内燃机稳态排放特性的方法

为预测内燃机在额定工况范围内的排放特性，综合利用试验和模拟研究的优势，基于少量有代表性、易于实现的排放试验结果，利用神经网络的非线性映射能力，建立神经网络排放预测模型，研究结果表明该方法是可行的，提供了快速了解内燃机排放特性的手段。     

东风康明斯在上海尽展电控领先科技

第四届国际发动机及制造技术展览会6月12日在申城拉开帷幕,向观众展现发动机行业尖端成熟科技.据主办方中国内燃机协会和中国汽车工业协会介绍,本次展会吸引了国内外务发动机品牌同台竞技.尤其值得关注的是,代表国内柴油发动机行业最高水平的龙头品牌如东风康明斯、潍柴、玉柴、锡柴、上柴等齐齐亮相本次发动机展,携最新产品一决高下.     

基于曲轴扭振诊断内燃机各缸作功状况

提出依据实测曲轴某一个惯量的扭转振动，反算各缸的平均有效压力，藉以诊断多缸内燃机各缸作功状况。用子空间法找出各缸平均有效压力与测点扭振角度间的传递关系，再用最小二乘法求解矛盾方程，进而得到各缸的平均有效压力。在6135柴油机上验证了所采用方法的正确性。     

连杆有限元分析的边界条件的研究

通过大量的数值试验，对连杆有限元分析的边界条件的处理方法进行了探讨。连杆的边界条件主要包括力边界条件和位移边界条件。结果表明，边界条件处理得正确与否，对计算结果的准确性起举足轻重的作用。文中给出了连杆有限元分析的一系列结论。     

内燃机黑色金属零件磨损状态判别研究

以对内燃机运行状态具有重要影响的黑色金属零件磨损为研究对象,对其磨损状态进行判别研究。运用欧氏距离分类法区分黑色金属零件磨损"正常"、"异常"2类状态,对该方法表现出的分类准确率不高的问题,运用支持向量机方法进行了解决,实例表明,支持向量机方法在内燃机运行状态监测中更为准确可靠,分类正确率可达100%。     

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AVL BOOST的氢燃料内燃机稀燃过程研究

应用AVL BOOST软件建立了氢燃料内燃机在稀燃状况下的计算模型,并在不同燃空当量比和点火时刻下,对氢内燃机燃烧过程进行了数值模拟,模拟结果和试验结果吻合较好。在此基础上,进行了点火提前角和燃空当量比对氢内燃机燃烧过程的影响研究,为合理组织氢内燃机的燃烧过程研究提供了依据。     

循环经济呼唤内燃机再制造

10月9日,中国内燃机再制造产业发展座谈会在国家会议中心举行,与会专家就提升再制造技术水平、扩大再制造应用领域、强化再制造节能减排,推动再制造持续发展为主要议题展开了深入探讨。中国内燃机工业协会常务副理事长     

由“中国制造”走向“中国创造”——潍柴控股集团荣获第二届中国工业大奖

在4月28日举行的第二届中国工业大奖领奖典礼上,潍柴控股集团有限公司(以下简称"潍柴"),荣获我国工业领域最高奖项"中国工业大奖"。回首往昔,十多年来潍柴在引领中国内燃机领域由"中国制造"向"中国创造"迈进的步伐之余,其科技"软实力"也成就了发展的"硬实力"。