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基于小波分析的柴油机SCR系统传感器故障诊断研究

余雅俊  
【摘要】:在能源紧缺日益严重的21世纪,柴油机以其高效率、低能耗的优点越来越受到人们的青睐,但是随之而来的尾气排放也对环境造成了极大的危害。为了满足越来越严格的排放法规,柴油机选择性催化还原(SCR)技术得到了广泛的应用。而传感器信号在检测SCR系统运行状态过程中起着非常关键的作用,传感器的真实性和可靠性很大程度上决定了SCR系统能否安全稳定的正常运行。与其他部件相比,工作环境复杂的传感器更易出现故障。如果不能及时地将传感器故障检测出来并进行处理,可能导致SCR系统停止工作甚至造成严重的安全事故。因此,研究一种对传感器故障进行快速准确诊断的方法,具有十分重大的意义。 近几年来,小波分析理论以其良好的时频局部特性在众多的故障诊断方法中脱颖而出。将小波分析理论运用到SCR系统传感器故障诊断中,具有广阔的前景。在这种背景下,本文进行了如下的研究: 1.分析介绍了各传统故障诊断方法的优缺点,对按照故障产生原因分类,对几种主要的故障类型如偏差故障、漂移故障、冲击故障以及完全故障进行了解释和相应的模型的分析; 2.全面进行了小波变换理论的研究,主要包括小波变换的过程,小波变换与傅立叶变换的的异同,小波基函数选取标准,小波变换特点以及在信号处理方面的应用。然后重点阐述了利用连续小波变换极值点理论进行故障诊断并运用MATLAB建模进行了简单的模拟,最后根据故障分类,采用前述的理论分别对SCR系统传感器的六类故障进行了计算机的仿真诊断研究。 本文通过大量的仿真实例对小波分析在传感器故障诊断中的应用效果进行了检验,结果表明该方法能够快速准确的诊断出各类传感器故障。仿真过程也证明了小波分析方法进行故障诊断具有高效、高灵敏度的特点以及较强克服噪声的能力。这也为后续我们进行其他各种各样传感器故障诊断方法研究提供了相应的思路以及比较的依据。


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