基于虛擬儀器的發(fā)動機故障診斷.pdf

1、發(fā)動機是一個結(jié)構復雜、運動部件多、多種干擾激勵源的系統(tǒng)，通常包括啟動系統(tǒng)、燃油供給系統(tǒng)、進排氣系統(tǒng)、潤滑系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)等子系統(tǒng)，有的發(fā)動機還包括增壓子系統(tǒng)和電子控制子系統(tǒng)，這些子系統(tǒng)在運行過程中多有可能發(fā)生故障，對行車安全造成嚴重的威脅，在國內(nèi)外都缺乏系統(tǒng)的故障檢測手段。
　　 本文在研究和比較了各種故障診斷技術的基礎上，把神經(jīng)網(wǎng)絡理論和虛擬儀器技術融合應用到電噴發(fā)動機故障自診斷中，顯著提高了發(fā)動機運行的可靠性，并從保證發(fā)動機性

2、能、縮短維修時間、減少備件等方面獲得了顯著的經(jīng)濟效益。
　　 本文首先對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、模型結(jié)構、算法設計和應用情況進行了分析，并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的一些改進算法及其訓練效果進行了研究。通過系統(tǒng)仿真驗證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡用于故障自診斷的可行性。
　　 然后在分析發(fā)動機各信號的組成、解釋發(fā)動機各傳感器所對應的故障現(xiàn)象以及基于LabVIEW編程技術上的信號處理，對表征發(fā)動機工作性能特征參數(shù)研究，提出并設計了基于虛擬儀器技術的

3、電噴發(fā)動機智能化故障診斷測試系統(tǒng)的通用化平臺，該平臺集成了信號采集技術、信號處理技術和數(shù)據(jù)庫技術以及包含本文新建的故障診斷模型在內(nèi)的各項智能化故障自診斷技術。
　　 最后在該通用化平臺上，以廢氣排放測試項目為例，設計了基于神經(jīng)網(wǎng)絡和虛擬儀器技術的發(fā)動機廢氣排放故障自診斷子系統(tǒng)，并驗證了該系統(tǒng)的準確性，有效解決了故障征兆信號的數(shù)據(jù)采集和存儲、信號處理分析以及神經(jīng)網(wǎng)絡診斷推理等設計難點，實現(xiàn)了系統(tǒng)的在線診斷分析功能，提高了系統(tǒng)的診斷