柴油機作為重要的動力機械,其性能監(jiān)測和故障診斷得到重視。而柴油機空氣管理系統故障包括進氣系統漏氣、堵塞和廢氣再循環(huán)（EGR）閥卡澀等,故障將會導致排放惡化和經濟性下降。針對空氣管理系統具有較強的非線性,無法建立精確的數學模型等問題,建立了基于數學模型和數據驅動模型的融合模型,針對進氣歧管漏氣、中冷器堵塞,EGR閥卡滯等故障進行診斷研究。采用機理建模的方法建立EGR流量模型、充氣系數模型和基于數據驅動建模的方法建立充氣系數模型、進氣壓力波動幅值模型,利用奇偶方程法進行殘差生成器的設計并生成三個殘差信號,通過仿真分析可得到故障和殘差值之間的映射矩陣,最后,采用模糊推理的方法進行故障診斷。研究結果表明:所構建的故障診斷系統能準確地診斷出空氣管理系統的漏氣直徑為5 mm、堵塞至進氣流量減少10%和EGR閥卡滯故障在關閉狀態(tài)。 

【文章來源】：科學技術與工程. 2020,20(25)北大核心

【文章頁數】：7 頁

【部分圖文】：

空氣管理系統故障設置

結構化殘差集的構建

圖2 結構化殘差集的構建中外學者采用該理論在不同領域已取得了一些研究成果。Petchinathan等[12]將LOLIMOT算法于非線性系統識別。Kolewe等[13]采用LOLIMOT算法對柴油機排氣流量進行預測。逄紅[14]采用LOLIMOT算法以汽油機參數噴油脈寬、轉速、點火提前角和節(jié)氣門開度等為輸入參數,建立與輸出參數發(fā)動機排放,扭矩和經濟性之間的關系。

【參考文獻】：
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本文編號：3123558