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《华中农业大学》 2007年
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基于EMD、关联维数及神经网络的内燃机故障诊断系统的研究

王祝平  
【摘要】: 内燃机是我国广泛使用的动力机械之一,其工作状态的正常与否直接关系到整个系统的安全性和可靠性。内燃机的故障多由燃气系统工作不正常引起,因此,对内燃机的燃气系统进行快速无拆卸故障诊断在生产实际中具有重要意义。 采用NI公司LabVIEW虚拟仪器开发平台,开发了内燃机缸盖与气门振动信号采集的软硬件系统、编写了数字信号基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)法分解及计算各分量关联维数(Correlation Dimension)的LabVIEW程序,并用MATLAB平台建立了内燃机气门间隙故障诊断的人工神经网络(Artificial Neural Network)模型。组建了一套完整的基于EMD、关联维数与神经网络技术相结合的内燃机燃气系统故障诊断的虚拟仪器系统,并用浙江新柴动力有限公司的490BPG型发动机分别进行了内燃机失火、漏气及气门间隙状态(气门间隙偏小、正常、偏大、很大)的无拆卸故障诊断的试验研究,主要结论如下: 1)基于EMD、关联维数及神经网络理论,采用LabVIEW虚拟仪器开发平台研制了一套内燃机燃气系统无拆卸故障诊断的虚拟仪器,该系统采用模块化结构,具有快速可重组的优点,由压电式加速度传感器、光电传感器、电荷放大器、PCI-6133同步数据采集卡、PC机以及采用LabVIEW开发的测试软件构成,测试软件包括数据采集模块、故障特征值定义模块以及故障类型识别模块三大部分。 2)进行了内燃机失火和漏气的无拆卸故障诊断的试验研究,对缸盖振动信号进行了试验分析,结果表明: ①内燃机缸盖振动信号具有分形特征,可以用关联维数作为表征故障的特征参量,且不同工况时缸盖振动信号的关联维数区分明显,相同转速下正常工况时的关联维数最高,漏气故障时的关联维数次之,而失火故障时的关联维数最低。 ②随着内燃机转速的增加,各工况的关联维数均有上升的趋势,这说明高速时内燃机的工作状况更复杂,缸盖振动信号的激励源更丰富。 ③在生产实际中,只需建立相同型号内燃机在典型工况(如怠速无负荷)时缸盖振动信号关联维数的数据库,即可快速地判断内燃机失火与漏气故障。 3)进行了内燃机气门间隙状态的无拆卸故障诊断的试验研究,对气门振动信号进行了试验分析,结果表明: ①内燃机气门振动信号同样具有分形特征,但是各工况下气门振动信号的关联维数区分不显著,难以直接从气门振动信号的关联维数趋势图上识别内燃机的气门间隙状态。 ②针对上述情况,采用EMD分解法对内燃机气门振动信号进行自适应分解,对分解后得到的前4个固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Function)分别计算其关联维数,将IMF1~IMF4的关联维数作为神经网络的输入向量,用4种工况(气门间隙偏小、正常、偏大、很大)的80组样本训练了内燃机气门故障诊断系统的网络模型。试验结果表明:20组测试样本的测试结果均与实际状况相一致,诊断准确率为100%。 4)试验结果表明该系统能对有效地对内燃机失火和漏气故障、气门间隙(间隙偏小、正常、偏大、很大)故障进行连续、在线监测与无拆卸故障诊断。
【学位授予单位】:华中农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TK401

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 罗广德;电控汽油机失火诊断系统研究[D];中南大学;2010年
2 袁龙;基于希尔伯特黄变换的发动机故障诊断系统的研究[D];华中农业大学;2010年
【参考文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 周晨赓;基于EMD和BP网络联合的故障诊断技术[D];中国海洋大学;2003年
【共引文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 高昌鑫;Hilbert-Huang变换改进算法及其在齿轮箱故障诊断中的应用研究[D];河南理工大学;2010年
2 旺扎拉;特种车辆变速箱齿轮传动失效分析[D];长春理工大学;2010年
3 张磊涛;HHT在结构健康监测中的应用研究[D];浙江理工大学;2010年
4 李卫鹏;正交小波变换支持向量数据描述方法在故障诊断中的应用研究[D];郑州大学;2010年
5 刘卫兵;基于局域均值分解的机械故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年
6 张晓冬;基于全矢谱的智能诊断技术研究[D];郑州大学;2010年
7 李俊卿;滚动轴承故障诊断技术及其工业应用[D];郑州大学;2010年
8 李会臣;基于时频分析的齿轮故障机理及诊断研究[D];郑州大学;2010年
9 李海燕;基于EMD的直扩通信窄带干扰自适应抑制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 赵利华;旋转机械故障机理与轴心轨迹识别方法研究[D];大连理工大学;2010年
【同被引文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 辛宇辉;CY4102BZQ柴油机轴系动态特性研究及有限元分析[D];天津大学;2003年
2 杨忠;内江电业局变压器绝缘故障模糊聚类诊断技术及应用研究[D];重庆大学;2004年
3 宋红英;基于蚁群神经网络的发动机故障诊断专家系统的研究[D];中国农业大学;2005年
4 王维珍;Hilbert-Huang变换在旋转机械故障诊断中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2006年
5 王清;基于模糊聚类和灰色理论的齿轮箱故障诊断研究[D];中北大学;2006年
6 毋琦;改进HHT方法及其在故障信号分析中的应用[D];华北电力大学(北京);2006年
7 黄诚惕;希尔伯特—黄变换及其应用研究[D];西南交通大学;2006年
8 周成容;故障预测诊断维修系统开发框架[D];重庆大学;2006年
9 曾国军;基于虚拟仪器的拖拉机噪声识别与故障诊断的测量系统[D];华中农业大学;2006年
10 黎丹;车辆轴承振动信号分析及故障诊断的研究[D];中南大学;2007年
【二级参考文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 尹安东;汽车变速箱齿轮故障模糊聚类诊断技术的应用研究[D];合肥工业大学;2002年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈晓伟,朱梅林,李兵;神经网络技术在内燃机工程研究中的应用[J];车用发动机;1998年06期
2 刘世元,杜润生,杨叔子;利用神经网络诊断内燃机失火故障的研究[J];内燃机学报;1999年01期
3 徐向荣;;基于瞬时转速的内燃机模糊神经网络故障诊断方法的研究[J];南通航运职业技术学院学报;2008年03期
4 宫唤春;;基于神经网络的内燃机失火故障诊断研究[J];北京汽车;2010年05期
5 卢志珍;内燃机活塞裙面加工精度的BP神经网络控制技术研究[J];河北能源职业技术学院学报;2004年04期
6 赵犁丰,杨军波,卢泽润;利用混沌特征参数进行心电信号分类诊断的研究[J];中国海洋大学学报(自然科学版);2005年06期
7 王传菲;安钢;杨凡杰;;基于EMD和神经网络的变速箱状态识别研究[J];计算机测量与控制;2011年01期
8 王奉涛;马孝江;张勇;;基于局域波-粗糙集-神经网络的故障诊断方法研究[J];内燃机工程;2007年02期
9 纪少波;程勇;唐娟;兰欣;杨滨;;基于缸盖振动信号时域特征识别气缸压力的研究[J];内燃机工程;2008年02期
10 崔建国;董世良;吕瑞;王明卓;徐长君;;基于混沌理论的飞机健康预测方法[J];数据采集与处理;2009年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 周斌;谭达明;;十五工况法汽车排放的预测[A];2005年“南骏杯”汽车学术年会论文集[C];2005年
2 米东;靳英卫;王云峰;徐章遂;王瑾;;基于信息神经网络的发动机故障诊断方法[A];2001年中国智能自动化会议论文集(下册)[C];2001年
3 郝旺身;韩捷;董辛旻;陈宏;王丽雅;;基于HHT边际谱与神经网络的轴承故障诊断研究[A];第十届全国振动理论及应用学术会议论文集(2011)上册[C];2011年
4 侯艳芳;冯红梅;;基于神经网络的调制识别算法的研究[A];武汉(南方九省)电工理论学会第22届学术年会、河南省电工技术学会年会论文集[C];2010年
5 沈建荣;杨林泉;陈琳;;神经网络的稳定性判据与区域经济结构调整[A];系统工程与可持续发展战略——中国系统工程学会第十届年会论文集[C];1998年
6 石山铭;李富兰;丁俊丽;;神经网络的知识获取[A];全国青年管理科学与系统科学论文集(第1卷)[C];1991年
7 吴清烈;徐南荣;;基于神经网络的一种多目标决策方法[A];复杂巨系统理论·方法·应用——中国系统工程学会第八届学术年会论文集[C];1994年
8 李晓钟;汪培庄;罗承忠;;神经网络与模糊逻辑[A];中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第五届年会论文选集[C];1990年
9 房育栋;余英林;;高阶自组织映射及其学习算法[A];1995年中国控制会议论文集(上)[C];1995年
10 王晓晔;杜朝辉;吕德忠;刘建峰;;神经网络模糊控制在温度控制系统中的应用[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 本报记者 曾才豪赵三明;创新发展 再造内燃机百年辉煌[N];中国工业报;2008年
2 本报记者 严峻 严盘成 通讯员 朱健美;一汽锡柴被授予内燃机“百年成就奖”[N];中国工业报;2008年
3 依通;我国内燃机市场前景看好[N];中国电力报;2001年
4 本报记者 臧亚伟;机床工具 内燃机:共同驶入快车道[N];机电商报;2005年
5 记者 张毅;中国成为内燃机制造大国[N];人民日报海外版;2008年
6 柏炜;实现从机床到内燃机的“骨牌效应”[N];机电商报;2005年
7 本报记者 胡启林;内燃机协会牵头组建技术创新战略联盟[N];中国工业报;2009年
8 本报记者 胡启林;内燃机公共技术平台已现雏形[N];中国工业报;2010年
9 本报记者 郭宇;内燃机行业受益重卡受累轻卡[N];中国工业报;2010年
10 记者 甘丰录 张银炎;内燃机协会搭建船机行业服务平台[N];中国船舶报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孙颖楷;内燃机智能故障诊断系统的研究及应用[D];重庆大学;2001年
2 刘志祥;深部开采高阶段尾砂充填体力学与非线性优化设计[D];中南大学;2005年
3 戴雪龙;PET探测器神经网络定位方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
4 马戎;智能控制技术在炼钢电弧炉中的应用研究[D];西北工业大学;2006年
5 文敦伟;面向多智能体和神经网络的智能控制研究[D];中南大学;2001年
6 周斌;基于BP神经网络的内燃机排放性能建模与应用研究[D];西南交通大学;2004年
7 吴大宏;基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究[D];西南交通大学;2003年
8 杜文斌;基于神经网络的冠心病证候诊断标准与药效评价模型研究[D];辽宁中医学院;2004年
9 熊雪梅;参数化模糊遗传神经网络及在植物病害预测的应用[D];南京农业大学;2004年
10 李智;电站锅炉燃烧系统优化运行与应用研究[D];东北大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王祝平;基于EMD、关联维数及神经网络的内燃机故障诊断系统的研究[D];华中农业大学;2007年
2 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
3 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
4 田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
5 姜宇;发动机裂解设备故障诊断技术的研究[D];吉林大学;2012年
6 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
7 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
8 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
9 刘安宁;基于EMD与神经网络的柱塞泵故障诊断方法[D];华中科技大学;2011年
10 来建波;基于神经网络的路段行程时间预测研究[D];云南大学;2011年
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