【摘要】：由于汽車發(fā)動機(jī)使用年限、使用環(huán)境等均會使汽車發(fā)動機(jī)產(chǎn)生不同模式的故障,使得故障模式多樣。傳統(tǒng)的識別方法,主要通過提取汽車發(fā)動機(jī)振動信號特征,確定發(fā)動機(jī)故障模式,在進(jìn)行故障模式識別,導(dǎo)致識別效率低的問題。提出采用小波分析的變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)故障模式識別方法,利用小波理論對采集到的發(fā)動機(jī)故障模式振動信號進(jìn)行消噪處理,按曲軸轉(zhuǎn)角的周期對發(fā)動機(jī)故障模式振動信號的時域能量進(jìn)行合理分段;提取各段信號的時域能量作為發(fā)動機(jī)各缸狀態(tài)的特征值,將模糊支持向量機(jī)算法引入到汽車發(fā)動機(jī)故障模式識別中,定義汽車發(fā)動機(jī)故障模式與故障原因之間的模糊關(guān)系,利用信息熵值來分析變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)整機(jī)振動狀態(tài),并作為依據(jù)識別汽車發(fā)動機(jī)故障模式,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法可以準(zhǔn)確對變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)的故障模式進(jìn)行識別,并且具有較高的識別效率。
【圖文】：

組建變轉(zhuǎn)速條件下發(fā)動機(jī)故障模式識別實(shí)驗(yàn)仿真平臺，以東風(fēng)EQ2102型汽車發(fā)動機(jī)作為試驗(yàn)對象，選取其中五種常見故障:變轉(zhuǎn)速條件下轉(zhuǎn)子不均衡、轉(zhuǎn)子不對中、碰摩、轉(zhuǎn)子熱彎曲、轉(zhuǎn)子裂紋，獲取變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)故障樣本40組，其中20組為訓(xùn)練樣本、20組為測試樣本，分別利用本文方法與文獻(xiàn)［9］方法、文獻(xiàn)［10］方法進(jìn)行變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)故障模式識別。在同樣的識別條件下，改變噪聲強(qiáng)度，利用本文方法與文獻(xiàn)［9］、文獻(xiàn)［10］方法進(jìn)行變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)故障模式識別信噪比對比實(shí)驗(yàn)，對比結(jié)果如圖1、圖2、圖3所示。圖1本文方法發(fā)動機(jī)故障模式識別信噪比圖2文獻(xiàn)［9］方法發(fā)動機(jī)故障模式識別信噪比圖3文獻(xiàn)［10］方法發(fā)動機(jī)故障模式識別信噪比如圖1、圖2、圖3所示，在不同轉(zhuǎn)速下，改變噪聲強(qiáng)度，汽車發(fā)動機(jī)故障振動信號會有一定的變化，使得文獻(xiàn)［9］、文獻(xiàn)［10］方法都不能實(shí)時動態(tài)故障模式識別，而本文方法通過對變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)在正常工況以及發(fā)動機(jī)工作故障時的振動信號進(jìn)行采集，采用小波包分析對振動信號進(jìn)行消噪處理，增強(qiáng)信噪比，使得本文方法進(jìn)行變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)故障模式識別效果較好。為驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越性，在不同的轉(zhuǎn)速大小下，分別利用本文方法與文獻(xiàn)［9］、文獻(xiàn)［10］方法進(jìn)行變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)故障模式識別適應(yīng)度對比，將本文方法中的適應(yīng)度函數(shù)(fit)選取為fit=11－yi/∑ni=1yi(24)式中，yi代表發(fā)動機(jī)故障識別正確的樣本數(shù);∑ni=1yi代表樣本總數(shù)，對比結(jié)果如圖4所示。圖4不同方法發(fā)動機(jī)故障模式識別適應(yīng)度對比如圖4所示，由式(24)可知，正確識別的樣本數(shù)越多，說明正確識別的準(zhǔn)確率越高，對應(yīng)的適應(yīng)度值越大。因本文方法采用小波包分析對振?

組建變轉(zhuǎn)速條件下發(fā)動機(jī)故障模式識別實(shí)驗(yàn)仿真平臺，以東風(fēng)EQ2102型汽車發(fā)動機(jī)作為試驗(yàn)對象，選取其中五種常見故障:變轉(zhuǎn)速條件下轉(zhuǎn)子不均衡、轉(zhuǎn)子不對中、碰摩、轉(zhuǎn)子熱彎曲、轉(zhuǎn)子裂紋，獲取變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)故障樣本40組，其中20組為訓(xùn)練樣本、20組為測試樣本，分別利用本文方法與文獻(xiàn)［9］方法、文獻(xiàn)［10］方法進(jìn)行變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)故障模式識別。在同樣的識別條件下，改變噪聲強(qiáng)度，利用本文方法與文獻(xiàn)［9］、文獻(xiàn)［10］方法進(jìn)行變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)故障模式識別信噪比對比實(shí)驗(yàn)，對比結(jié)果如圖1、圖2、圖3所示。圖1本文方法發(fā)動機(jī)故障模式識別信噪比圖2文獻(xiàn)［9］方法發(fā)動機(jī)故障模式識別信噪比圖3文獻(xiàn)［10］方法發(fā)動機(jī)故障模式識別信噪比如圖1、圖2、圖3所示，在不同轉(zhuǎn)速下，，改變噪聲強(qiáng)度，汽車發(fā)動機(jī)故障振動信號會有一定的變化，使得文獻(xiàn)［9］、文獻(xiàn)［10］方法都不能實(shí)時動態(tài)故障模式識別，而本文方法通過對變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)在正常工況以及發(fā)動機(jī)工作故障時的振動信號進(jìn)行采集，采用小波包分析對振動信號進(jìn)行消噪處理，增強(qiáng)信噪比，使得本文方法進(jìn)行變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)故障模式識別效果較好。為驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越性，在不同的轉(zhuǎn)速大小下，分別利用本文方法與文獻(xiàn)［9］、文獻(xiàn)［10］方法進(jìn)行變轉(zhuǎn)速條件下汽車發(fā)動機(jī)故障模式識別適應(yīng)度對比，將本文方法中的適應(yīng)度函數(shù)(fit)選取為fit=11－yi/∑ni=1yi(24)式中，yi代表發(fā)動機(jī)故障識別正確的樣本數(shù);∑ni=1yi代表樣本總數(shù)，對比結(jié)果如圖4所示。圖4不同方法發(fā)動機(jī)故障模式識別適應(yīng)度對比如圖4所示，由式(24)可知，正確識別的樣本數(shù)越多，說明正確識別的準(zhǔn)確率越高，對應(yīng)的適應(yīng)度值越大。因本文方法采用小波包分析對振?

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;汽車發(fā)動機(jī)長壽有要訣[J];航天技術(shù)與民品;2000年10期

2 張紅雨;;汽車發(fā)動機(jī)油路凈[J];化工之友;2000年04期

3 孟華;這輛汽車發(fā)動機(jī)為何搗缸[J];汽車運(yùn)用;2002年02期

4 王克華;汽車發(fā)動機(jī)“亮紅燈”現(xiàn)象[J];合成潤滑材料;2003年03期

5 ;中國汽車發(fā)動機(jī)自主研發(fā)高層論壇暨中汽記協(xié)會員代表大會在無錫召開[J];汽車維修技師;2005年08期

6 今功;汽車發(fā)動機(jī)的保養(yǎng)與節(jié)油(一)[J];汽車維修與保養(yǎng);2005年05期

7 戴巍;;冬季汽車發(fā)動機(jī)外部預(yù)熱7法[J];天津汽車;2006年05期

8 孟祥磊;黃鎮(zhèn)財(cái);王富春;;汽車發(fā)動機(jī)的維修和保養(yǎng)[J];湖南農(nóng)機(jī);2013年01期

9 添;缸數(shù)可變的汽車發(fā)動機(jī)[J];小型內(nèi)燃機(jī);1982年02期

10 Carr Lane Quackenbush;馮德惠;;先進(jìn)陶瓷在汽車發(fā)動機(jī)上的應(yīng)用[J];小型內(nèi)燃機(jī);1988年04期

相關(guān)會議論文 前10條

1 劉淑香;;汽車發(fā)動機(jī)的空氣污染與機(jī)外控制方法[A];四川省汽車工程學(xué)會三屆一次學(xué)術(shù)年會論文集[C];1999年

2 成崇遠(yuǎn);史永剛;宋世遠(yuǎn);楊靖;;氣相色譜法在研究汽車發(fā)動機(jī)燃燒狀況中的應(yīng)用[A];首屆中國中西部地區(qū)色譜學(xué)術(shù)交流會暨儀器展覽會論文集[C];2006年

3 李嘉;;淺談汽車發(fā)動機(jī)的發(fā)展前景[A];重慶汽車工程學(xué)會2008年學(xué)術(shù)會議論文集[C];2008年

4 秦忠;高健;姜貴中;;面向汽車發(fā)動機(jī)中小型零件加工裝備研發(fā)[A];2012年全國地方機(jī)械工程學(xué)會學(xué)術(shù)年會論文集（云南省分冊）[C];2012年

5 崔樹平;張亞軍;;汽車發(fā)動機(jī)構(gòu)造與維修教材的編寫[A];2009無錫職教教師論壇論文集[C];2009年

6 王定緒;溫付強(qiáng);;淺談汽車發(fā)動機(jī)再造技術(shù)[A];“2011西部汽車產(chǎn)業(yè)·學(xué)術(shù)論壇”暨四川省汽車工程學(xué)會四屆第九次學(xué)術(shù)年會論文集[C];2011年

7 王桂群;魏軍克;;雙質(zhì)量飛輪在汽車發(fā)動機(jī)中的應(yīng)用[A];第五屆河南省汽車工程科技學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2008年

8 王宇;李曦;;從現(xiàn)代燃燒控制技術(shù)的觀點(diǎn)來看汽車發(fā)動機(jī)的電子燃油噴射[A];四川省汽車工程學(xué)會二屆二次學(xué)術(shù)年會論文集[C];1996年

9 吳定才;;汽車發(fā)動機(jī)路在何方[A];四川省第九屆（2009年）汽車學(xué)術(shù)交流年會論文集[C];2009年

10 李柱國;譚業(yè)琴;易智強(qiáng);;汽車發(fā)動機(jī)軸承失效與潤滑系統(tǒng)的相關(guān)性分析[A];中國汽車工程學(xué)會燃料與潤滑油分會第11屆年會論文集[C];2004年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 康與民;太陽能汽車發(fā)動機(jī)項(xiàng)目奠基[N];萊蕪日報(bào);2007年

2 宮永明;東安汽車發(fā)動機(jī)做精產(chǎn)品做大規(guī)模[N];中國航空報(bào);2008年

3 記者焦靜波;第100萬臺東安汽車發(fā)動機(jī)成功下線[N];中國航空報(bào);2009年

4 張立紅;東安汽車發(fā)動機(jī)公司提前完成全年任務(wù)[N];中國航空報(bào);2003年

5 國家863電動汽車重大專項(xiàng)特聘專家 王秉剛;推廣汽車發(fā)動機(jī)啟停技術(shù)刻不容緩[N];科技日報(bào);2013年

6 李曉巖;汽車發(fā)動機(jī)密封難題被攻克[N];中國化工報(bào);2003年

7 李光耀;未來汽車發(fā)動機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向[N];機(jī)電商報(bào);2006年

8 雁鳴 李樹清;學(xué)學(xué)給發(fā)動機(jī)看病[N];市場報(bào);2001年

9 張紅雨;汽車發(fā)動機(jī)油路凈通過專家鑒定[N];廣東科技報(bào);2000年

10 顧永生（本文作者系上海交通大學(xué)汽車科學(xué)與工程研究院高級顧問、兼職教授）;汽車發(fā)動機(jī)工廠精益投資的五大策略[N];機(jī)電商報(bào);2005年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 葛召炎;汽車發(fā)動機(jī)的變結(jié)構(gòu)控制和智能控制方法研究[D];湖南大學(xué);2003年

2 程亞兵;汽車發(fā)動機(jī)用窄型鏈疲勞與高速性能研究[D];吉林大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 衰文文;基于振動分析的汽車發(fā)動機(jī)在線轉(zhuǎn)速測量研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2011年

2 蒙屈;汽車發(fā)動機(jī)信號智能模擬系統(tǒng)[D];吉林大學(xué);2010年

3 辛惠娟;汽車發(fā)動機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)的開發(fā)研究[D];華北電力大學(xué)（河北）;2004年

4 苗君明;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車發(fā)動機(jī)智能故障診斷研究[D];沈陽航空工業(yè)學(xué)院;2006年

5 謝展;基于不確定性分析的汽車發(fā)動機(jī)懸置系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究[D];湖南大學(xué);2013年

6 國珊珊;具有遠(yuǎn)程控制功能的汽車發(fā)動機(jī)啟�？刂破鱗D];吉林大學(xué);2015年

7 周兆爽;基于小波分析的汽車發(fā)動機(jī)燃燒控制研究[D];沈陽工業(yè)大學(xué);2007年

8 王磊;汽車發(fā)動機(jī)模擬器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];蘇州大學(xué);2013年

9 盧小武;基于網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程汽車發(fā)動機(jī)故障診斷系統(tǒng)的研究[D];福州大學(xué);2005年

10 鄭宏;貝葉斯分類器在汽車發(fā)動機(jī)噴射故障診斷中的應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2011年

本文編號：2635365