文档介绍：车辆发动机气门间隙故障振动信号融合技术研究摘要关键词:发动机故障诊断:神经网络:小波分析:信息融合中北大学硕士学位论文发动机作为汽车的动力源,其运行状态的好坏,直接影响到整车的工作状况。发动机广‘生的故障占全车故障的比例很高,维修费用较高,花费时间也较长。在发动机不解体的情况下,若能及时准确地对其当前的技术状况做出判断,判明故障部位,指出故障原冈和排除方法,这无疑将提高汽车使用的可靠性和安全性。汽车发动机的振动能够反映其零部件的运行状况。本文以籰疍型电喷汽油机为研究对象,通过分析比较采集到的发动机缸体振动信号对气门间隙故障进行诊断,并根据小波多分辨率分析技术,提取了发动机故障信号特征值。前馈型神经网络具有极强的模式识别和分类能力。本文从应用角度分析了网络设计巾刚绍的层数、隐含层的神经元数、初始权值、学习速率、期望误差等的选取问题,并提出了相应的改进方法。本文将神经网络技术引入到发动机故障诊断中,结合小波多分辨分析理论,提出了一种适于发动机故障诊断的神经网络模型。在所建立的神经网络的基础上,设计了一套能进行发动机故障诊断的实验系统,并通过模拟气门间隙故障进行了实验验证。实验研究结果表明:本文基于小波分析的神经网络所建立的发动机故障诊断实验系统能够对发动机。气门间隙故障进行有效的诊断,诊断结果非常理想。
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肾互垒.￡型即鼓翌:』:兰叠墨亟墅立:圣原创性声明关于学位论文使用权的说明以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:日期:本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定,其中包括:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文;⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容C苎宦畚脑诮饷后遵守此规定签名:导师签名:中北大学硕士学位论文
把概述近年来,我国汽车保有量迅速增长,发动机作为汽车的动力源,其运行状态的好坏直接影响到机动车辆运行的动力性、经济性、可靠性、环保性乃至安全性。由于发动机结构复杂,工作条件差,因而出现故障的机率较高,一般占整车故障的%左右,⒈P薰な毕脑谌ǔ抵性颊%,也占首位。因此,在发动机不解体的情况下,及时准确地对其进行状态监测和故障诊断,判明故障部位,指出故障原因和排除方法,这无疑将提高汽车使用的可靠性和安全性,同时也能减少修理工作的盲目性,提高修理质量,缩短维修时间,降低修理费用。发动机故障诊断,是对汽车发动机的故障现象与原因间的复杂性和模糊性运用先进的传感技术、工程数学、故障物理、电子学、计算机科学等方法的综合性边缘学科。发动机在运行时产生的振动、冲击和噪声含有丰富的故障信息,是获取诊断信息的重要来源,它能实时地反映发动机的工作状态“,”。根据发动机振动信号监测其机械状态并诊断故障“”,是行之有效的手段之一。汽车发动机运动形式复杂多样,激励源多,既有旋转运动,也有多缸往复运动,同时还存在着不平衡冲击。燃烧爆缸,经过缸套、机体等的传递,各阶谐波形成极为复杂的振动。机体振动信号是由一系列频率、幅值差别较大的顺态响应所组成,构成成分极其复杂。其实质是发动机在稳定运行时其振动信号为平稳随机信号且各态历经;但当启动、加速时为非平稳信号,其振动信号中往往包含大量的系统状态信息;而振动响应信号识别技术的关键在于建立激励源特征与故障特征之间的关系。因此,如何抓住往复机械振动信号的自身特征,高效、准确地提取真正的故障信息,一直是往复机械故障诊断现代发动机故障诊断技术可分为:人工诊断、系统诊断和专家系统诊断悄芑锒法9收险锒现谐S玫氖Х椒ㄓ校夯谀J绞侗鸬恼锒戏椒ǎ谀:У恼锒戏法,故障树分析诊断方法,以及神经网络、小波分形变换等新发展的诊断方法等。中北大学硕士学位论文的难题。
多传感器信息融合是针对使用多个或多类传感器的系统而产生的一种信息处理的新方法,是对多源信息进行处理的理论和方法,可以把不同时间和空间的数据进行综合处理,从而得到对现实环境更精确、可靠的描述。其基本原理和出发点是:充分利用多个信息源,通过对它们及其提供信息的合理支配和使用,把多个信息源在空问或时间上的冗余或互补信息按照某种准则进行组合,以获得对被测对象的一致性解释或描述,使该信息系统由此获得比它的各组