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1、    汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)分析    董立軍摘要:隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的日益發(fā)展和人民生活水平的不斷提升,汽車行業(yè)的發(fā)展使得人們的出行變得更加便捷,已經(jīng)贏得了越來越多人的關(guān)注。汽車發(fā)動(dòng)機(jī)則作為汽車的驅(qū)動(dòng)保障,它的研發(fā)水平對(duì)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要,同時(shí),相關(guān)故障的診斷以及系統(tǒng)分析也會(huì)在一定程度上完善汽車性能,減少故障發(fā)生率,為人們的安全出行提供保障。文中針對(duì)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)展開了細(xì)致探究,僅供大家參考。關(guān)鍵詞:發(fā)動(dòng)機(jī);故障診斷;信號(hào)處理;模型解析一、基于信號(hào)處理的故障診斷方式對(duì)于汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷來說,它是一個(gè)模式分類和辨別問題的過程,主要包含了獲取信息

2、、提取故障特性和模式辨別三個(gè)環(huán)節(jié)。從汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)開始出現(xiàn)發(fā)展到現(xiàn)在,已經(jīng)演變出了多種不同的分類方式。如果依照國(guó)際慣用的方式則可以劃分為基于基礎(chǔ)知識(shí)、基于模型解析、基于信號(hào)處理這三種解決方式。就基于信號(hào)處理的的方式而言,它是指人們運(yùn)用信號(hào)模型,比如有關(guān)的函數(shù)、頻率、小波變換等,針對(duì)所傳輸?shù)男盘?hào)進(jìn)行直接檢測(cè),比如方差、幅值、頻率檢測(cè)等,從而發(fā)現(xiàn)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)所存在的故障,并進(jìn)行排除的一種手段。其中主要包含了小波變換方法、主元分析方法、運(yùn)用kullback信息處理準(zhǔn)則的故障檢測(cè)方法等。小波變換方法是一種結(jié)合時(shí)間與頻率的分析方法,自身的多分辨能力極強(qiáng),大多被應(yīng)用于一些較為平穩(wěn)信號(hào)的奇異性探究。在

3、進(jìn)行診斷的過程中,需要面對(duì)所獲取的信號(hào)進(jìn)行一定程度的小波變化,并適當(dāng)?shù)呐懦恍┯捎谳斎胱兓鸬钠娈慄c(diǎn),這樣所剩余的奇異點(diǎn)則可以被稱為故障點(diǎn)。基于小波變換方法可以有效的檢測(cè)信號(hào)的突變和噪聲問題,其故障檢測(cè)進(jìn)程中相關(guān)設(shè)備較為靈敏、精確,但時(shí)間遲滯現(xiàn)象也十分明顯,同時(shí)小波段的選用也會(huì)對(duì)診斷結(jié)果有所干擾,使用時(shí)應(yīng)當(dāng)慎重。主元分析法是一種較為高效的數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)獲取的方法,這種方法可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)診斷,可以適用于那些大型的、變動(dòng)緩慢的穩(wěn)態(tài)工業(yè)環(huán)境的監(jiān)控。它可以針對(duì)故障檢測(cè)中的各種歷史數(shù)據(jù),利用主元分析方法搭建正常狀況下的主元模型,如果測(cè)量數(shù)據(jù)與主元模型發(fā)生沖突,那么就說明有故障出現(xiàn),可以利用數(shù)據(jù)分析探究出

4、故障出現(xiàn)原因并加以應(yīng)對(duì)。二、基于解析模型的故障診斷方式就基于解析模型的故障診斷方式而言,它是發(fā)展時(shí)間最早、歷程最長(zhǎng)的一種故障診斷方式,在進(jìn)行診斷時(shí)它需要在熟練掌握診斷目標(biāo)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,合理的應(yīng)用數(shù)學(xué)方式被測(cè)對(duì)象進(jìn)行診斷處理。它的優(yōu)勢(shì)在于能夠很好地針對(duì)未知的故障進(jìn)行固有的敏感性測(cè)量,缺點(diǎn)則是很難獲取系統(tǒng)測(cè)量的模型,同時(shí)由于擁有建模誤差、擾動(dòng)或者噪音存在,造成魯棒性問題表現(xiàn)的尤為突出。但是,由于解析模型的故障診斷模式當(dāng)中魯棒性問題具有一定的使用價(jià)值,因?yàn)榇蠖鄶?shù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中由于未知擾動(dòng)、噪音等要素所引所引起的故障,要想獲取精確地?cái)?shù)學(xué)模型太過困難。另外,在建模時(shí),還擁有很多的不確定性、動(dòng)態(tài)性出現(xiàn),一

5、旦不能及時(shí)地應(yīng)對(duì),那么原有的故障診斷方式則就會(huì)形同虛設(shè)。動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的魯棒故障診斷則是指在診斷模型沒能確定的基礎(chǔ)上,故障診斷系統(tǒng)會(huì)在一定程度上辨別擾動(dòng)和故障,這樣也可以很好的發(fā)現(xiàn)故障并進(jìn)行處理。對(duì)于線性系統(tǒng)的魯棒故障診斷來說,主要包含殘差生成和殘差評(píng)價(jià)兩種,其擁有的各種參考成果非常豐富,可以為診斷提供很大便利。而對(duì)于非線性系統(tǒng)的故障診斷來說,深入性的的探究則相對(duì)較少,概述來說主要包含參數(shù)估計(jì)方法、狀態(tài)估計(jì)方法以及等價(jià)空間方法三種。具體介紹如下:參數(shù)故障方法,依據(jù)機(jī)理分析得知系統(tǒng)的模型參數(shù)和各種物理元器件參數(shù)關(guān)聯(lián)方程,再由實(shí)時(shí)檢測(cè)獲取系統(tǒng)的實(shí)際模型參數(shù),最終將兩者經(jīng)過系統(tǒng)比較,確定是否出現(xiàn)故障或者故

6、障發(fā)生的程度,它的缺陷在于很難依據(jù)模型參數(shù)獲取物理參數(shù),使得故障排除效率較低。等價(jià)空間方法則是能夠依據(jù)系統(tǒng)的輸入、輸出的實(shí)際值對(duì)系統(tǒng)中數(shù)學(xué)模型的一致性進(jìn)行考量,這樣也可以起到檢測(cè)和分離故障的目的。狀態(tài)估計(jì)法則是指重新構(gòu)建被控過程的狀態(tài),可以適當(dāng)?shù)睦门c可測(cè)變量之間所構(gòu)建的殘差序列,構(gòu)建出一定的故障檢測(cè)模型,然后在運(yùn)用統(tǒng)計(jì)檢測(cè)方法,在殘差序列當(dāng)中進(jìn)行故障檢測(cè),為進(jìn)一步故障分類、估測(cè)預(yù)處理提供支持。三、基于知識(shí)的故障診斷方式目前,隨著我國(guó)信息行業(yè)的飛速發(fā)展,各種新型的設(shè)備開始不斷地應(yīng)用于故障診斷技術(shù)當(dāng)中,所以基于知識(shí)的故障診斷方法得到了很大的發(fā)展,它對(duì)于目標(biāo)對(duì)象的精確化數(shù)字模型要求相對(duì)較低,同時(shí)自

7、身的智能化、自動(dòng)化操作卻得到了長(zhǎng)足發(fā)展。以下就基于知識(shí)的故障診斷方式當(dāng)中的有關(guān)方法進(jìn)行詳細(xì)講解:第一,專家系統(tǒng)故障診斷方法,是指先利用計(jì)算機(jī)采集診斷目標(biāo)信息,然后綜合性的考量各種規(guī)則,再利用各種推理或者應(yīng)用程序,向用戶索要一些必要的信息,進(jìn)而快速找到故障并加以排除。第二,模糊故障排除方法,是指通過系統(tǒng)探究故障與征兆之間的聯(lián)系來判別設(shè)備運(yùn)行狀況,進(jìn)而找出故障并加以應(yīng)對(duì)的方法。第三,故障樹故障診斷方法,它是基于診斷目標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)、功能探究的一種方法,具有一定的因果關(guān)系,同時(shí)依據(jù)這種理念再找到故障之間的邏輯關(guān)系之后,可以依照各種搜尋方式進(jìn)行故障排除與應(yīng)對(duì)等。總之,故障診斷的方法還有很多,需要人們仔細(xì)探究,找出最為合理的應(yīng)對(duì)方法,才可以更為高效地解決問題。四、結(jié)語(yǔ)隨著人們生活水平日益提升,對(duì)于汽車等出行工具的使用越來越頻繁,其發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷的系統(tǒng)研究也就顯得越來越重要,需要引起人們的廣泛重視。文中主要介紹了基于信號(hào)處理、解析模型、基于主元知識(shí)三

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