论文摘要
为了提高柴油机动力装置的安全性和可靠性,满足现代预防维修制度和智能故障诊断的要求,对柴油机进行实时状态监测和在线故障诊断具有十分重要的意义。柴油机是一种典型的往复式动力机械,其结构复杂。这决定了对其进行状态监测和故障诊断的困难性。本文基于此背景下,根据柴油机曲柄连杆机构动力学知识,建立了瞬时转速波动诊断故障模型,研究了曲轴瞬时转速波动信号与柴油机缸内燃烧故障之间的联系,通过模拟计算和实验数据分析,可以对柴油机缸内燃烧故障或做功不均匀进行判断。本文根据曲柄连杆动力学,利用数学关系推导出了曲轴瞬时转速波动信号,对4108型柴油机进行了模拟故障分析,通过对转速波动信号时域分析,发现在单缸和两缸故障发生时,瞬时转速波动信号与正常时的情况会有较大的差别;通过对转速波动信号FFT频谱分析,发现在单缸和两缸故障发生时,低于发火基频部分的频率幅值比正常情况有很大上升;进一步对瞬时转速信号时域和频域内图形进行量化分析,找到了两个特征参数,可以进行故障判断和故障气缸定位。采用双谱分析法和STFT时频分析法对瞬时转速信号进行分析,可以判断故障的发生及故障的严重程度,为瞬时转速信号处理提供了新的思路。用FFT—IFFT法对瞬时转速信号进行提纯处理也取得比较好的效果。为了验证模拟计算的正确性,对4135型柴油机实测瞬时转速信号进行分析处理,上述各种分析方法对其瞬时转速的分析均有比较好的效果,实测信号处理结果与模拟计算信号处理结果具有一致性,从而证实了这种方法的实用性。由于瞬时转速诊断故障缸的方法简单实用,这就使得我们在无法测得柴油机缸内爆发压力,不涉及其动力学特性的情况下,快速准确判定故障是否存在及故障存在的位置提供了新的思路;同时该方法具有可移植性,适用于不同型号的柴油机,因此这种方法具有广泛的应用价值。
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- [29].基于时频分布图像的柴油机故障诊断[J]. 江苏科技大学学报(自然科学版) 2011(02)
- [30].可变风险支持向量机在柴油机故障诊断中的应用[J]. 科学技术与工程 2009(14)