基于模式識別的柴油機(jī)故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、為提高柴油機(jī)動力裝置的安全性和可靠性,滿足現(xiàn)代預(yù)防維修制度和自動化系統(tǒng)的要求,對柴油機(jī)進(jìn)行狀態(tài)檢測和故障診斷具有十分重要的意義.柴油機(jī)是一種典型的往復(fù)式動力機(jī)械,結(jié)構(gòu)復(fù)雜決定了對其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的困難性.本文在此背景下,研究了柴油機(jī)表面振動信號和瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的特征參數(shù)的提取方法,探索了模糊聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法在柴油機(jī)故障診斷中的應(yīng)用,建立了用于柴油機(jī)故障診斷的ANFIS系統(tǒng),具有較高的準(zhǔn)確性.在大量試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,對柴油機(jī)在七種

2、不同狀態(tài)下的氣缸蓋及機(jī)體表面振動信號進(jìn)行了時(shí)域、頻域分析,提取了有效的時(shí)域、頻域無量綱特征參數(shù);在研究時(shí)頻分布理論的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了振動信號的PMH分析,揭示了在排氣門漏氣故障和活塞環(huán)故障時(shí)氣缸蓋及機(jī)體表面振動信號的時(shí)頻分布特征,提取了相應(yīng)的特征參數(shù),與時(shí)域、頻域特征參數(shù)一起組成了反映柴油機(jī)狀態(tài)的參數(shù)向量.在分析柴油機(jī)曲軸飛輪系統(tǒng)動力學(xué)特性的基礎(chǔ)上,建立了簡化的柴油機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速模擬計(jì)算模型,通過柴油機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的模擬計(jì)算分析和實(shí)測信號的分析處

3、理,定義了三個(gè)用于柴油機(jī)故障診斷的特征參數(shù),利用這些瞬時(shí)轉(zhuǎn)速特征參數(shù)能夠準(zhǔn)確的判斷柴油機(jī)是否有故障及找出故障缸.在普通聚類分析的基礎(chǔ)上,著重研究了模糊C均值聚類理論方法的基本原理,給出了模糊c均值聚類的一般實(shí)現(xiàn)算法,分析了參數(shù)選擇對聚類結(jié)果的影響,將模糊聚類方法應(yīng)用于柴油機(jī)故障狀態(tài)振動參數(shù)向量,實(shí)際應(yīng)用證實(shí)了其故障診斷的有效性,說明適當(dāng)選取的特征參數(shù)組成的參數(shù)向量可以表征柴油機(jī)的狀態(tài);在分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和算法的基礎(chǔ)上,選定了自組織神經(jīng)網(wǎng)

4、絡(luò)及學(xué)習(xí)向量矢量化算法對柴油機(jī)參數(shù)向量進(jìn)行模式識別,經(jīng)過訓(xùn)練之后,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以比較準(zhǔn)確的識別不同的柴油機(jī)故障狀態(tài).研究了模糊推理理論和自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)的算法和推理系統(tǒng)建立方法,建立了適用于柴油機(jī)故障診斷的ANFIS故障推理診斷系統(tǒng),通過選取樣本對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練、測試和檢驗(yàn),應(yīng)用表明本文建立的ANFIS可以準(zhǔn)確地診斷高壓油管漏油、排氣門漏氣、活塞環(huán)損壞等單一故障及復(fù)合故障,具有很強(qiáng)的實(shí)用性.提出了柴油機(jī)故障診斷的