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《武汉理工大学》 2004年
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基于模式识别的柴油机故障诊断技术研究

王志华  
【摘要】:为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自动化系统的要求,对柴油机进行状态检测和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,结构复杂决定了对其进行状态监测与故障诊断的困难性。本文在此背景下,研究了柴油机表面振动信号和瞬时转速的特征参数的提取方法,探索了模糊聚类和神经网络模式识别方法在柴油机故障诊断中的应用,建立了用于柴油机故障诊断的ANFIS系统,具有较高的准确性。 在大量试验的基础上,对柴油机在七种不同状态下的气缸盖及机体表面振动信号进行了时域、频域分析,提取了有效的时域、频域无量纲特征参数:在研究时频分布理论的基础上,进行了振动信号的PMH分析,揭示了在排气门漏气故障和活塞环故障时气缸盖及机体表面振动信号的时频分布特征,提取了相应的特征参数,与时域、频域特征参数一起组成了反映柴油机状态的参数向量。 在分析柴油机曲轴飞轮系统动力学特性的基础上,建立了简化的柴油机瞬时转速模拟计算模型,通过柴油机瞬时转速的模拟计算分析和实测信号的分析处理,定义了三个用于柴油机故障诊断的特征参数,利用这些瞬时转速特征参数能够准确的判断柴油机是否有故障及找出故障缸。 在普通聚类分析的基础上,着重研究了模糊C均值聚类理论方法的基本原理,给出了模糊C均值聚类的一般实现算法,分析了参数选择对聚类结果的影响,将模糊聚类方法应用于柴油机故障状态振动参数向量,实际应用证实了其故障诊断的有效性,说明适当选取的特征参数组成的参数向量可以表征柴油机的状态;在分析神经网络理论和算法的基础上,选定了自组织神经网络及学习向量矢量化算法对柴油机参数向量进行模式识别,经过训练之后,该神经网络可以比较准确的识别不同的柴油机故障状态。 研究了模糊推理理论和自适应神经网络模糊推理系统的算法和推理系统建立方法,建立了适用于柴油机故障诊断的ANFIS故障推理诊断系统,通过选取样本对模糊神经网络推理系统进行训练、测试和检验,应用表明本文建立的ANFIS可以准确地诊断高压油管漏油、排气门漏气、活塞环损坏等单一故障及复合故障,具有很强的实用性。 提出了柴油机故障诊断的一种思路:在无法测量缸内爆发压力的情况下,先利用瞬时转速特征参数判断柴油机是否存在故障以及故障所在缸,再通过分析故障缸表面振动信号提取模式向量利用模式识别或者ANFIS系统推理出故障类型或者原因。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TK428

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【引证文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【参考文献】
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8 王焯;基于模糊理论的尾矿坝安全现状综合评价[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
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1 钱苏翔;焦卫东;胡红生;;某海洋油气平台压缩机振动信号的时频分析与故障诊断[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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8 厉成恩;高速柴油机缸套—活塞环监测诊断技术试验研究[D];武汉理工大学;2011年
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4 通讯员 鲁青;船用大型柴油机曲轴项目在海西湾竣工[N];中国水运报;2007年
5 本报记者;船用大型柴油机曲轴项目在海西湾竣工[N];青岛日报;2007年
6 湘遇;中船重工大型曲轴项目竣工[N];中国船舶报;2007年
7 鲁工;2007年山东船配产值123亿[N];中国船舶报;2008年
8 记者 王学军;大连大型曲轴基地建设进展顺利[N];中国船舶报;2006年
9 吴加录;胡启恒:科技界需要润物细无声[N];中国计算机报;2006年
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9 薛跃;基于RMTS的上市公司虚假财务报告识别及其扩展应用研究[D];南京理工大学;2005年
10 魏连鑫;多小波理论及其在虹膜识别技术中的应用[D];吉林大学;2006年
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4 张雪;肝脏超声图像的纹理分析[D];长春理工大学;2004年
5 朱英凯;基于模式识别技术的雷达辐射源分类识别方法研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
6 张作贵;自然光照条件下基于机器视觉的番茄缺素的智能诊断研究[D];江苏大学;2005年
7 张琼月;一类工具痕迹检验系统的研究与开发[D];华中科技大学;2008年
8 布和;图像识别技术在农业保险中的应用[D];内蒙古大学;2007年
9 陈正军;语音与图像识别技术的嵌入式应用研究[D];景德镇陶瓷学院;2007年
10 余旭峰;输油管道防盗检测中盗警模式识别技术研究[D];南京航空航天大学;2004年
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