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基于算法链的柴油发动机故障分析及诊断技术研究
1
作者 郭丽楠 李英顺 +1 位作者 郭占男 杨澳男 《汽车维修技师》 2026年第2期56-58,共3页
柴油发动机作为核心动力装置,其可靠性与运行安全直接影响设备性能。针对现有技术的多通道同步误差大、强噪声下弱特征提取难、小样本故障诊断精度低的三大问题,本文提出硬件设计上采用FPGA和GD32双时序控制多通道振动采集模块进行同步... 柴油发动机作为核心动力装置,其可靠性与运行安全直接影响设备性能。针对现有技术的多通道同步误差大、强噪声下弱特征提取难、小样本故障诊断精度低的三大问题,本文提出硬件设计上采用FPGA和GD32双时序控制多通道振动采集模块进行同步校准,算法构建上采用自适应阈值降噪、改进CNN算法进行特征提取、应用知识图谱辅助迁移学习的方法,解决了同步误差大、强噪声下弱特征提取难、小样本故障诊断精度低的问题。 展开更多
关键词 柴油发动机 故障诊断 振动分析 健康管理
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基于柴油机曲轴瞬时转速信号EEMD分解的失火故障诊断 被引量：2
2
作者 黄英 李准 +2 位作者 王健 刘辰 胡博睿 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第4期384-390,共7页
对于十缸V型柴油机单缸失火和双缸失火这两类故障,提出了基于曲轴瞬时转速信号的集合经验模态分解的故障诊断策略.该策略考虑到多个转速工况对失火故障诊断的影响,根据柴油机喷油提前角将实车实时采集到该转速下的数据划分为正常、单缸... 对于十缸V型柴油机单缸失火和双缸失火这两类故障,提出了基于曲轴瞬时转速信号的集合经验模态分解的故障诊断策略.该策略考虑到多个转速工况对失火故障诊断的影响,根据柴油机喷油提前角将实车实时采集到该转速下的数据划分为正常、单缸失火和双缸失火这三个工况区间.通过多循环平均方法对三个工况区间数据进行预处理,并通过集合经验模态分解方法分解,该方法能自适应地将曲轴转速信号分解为若干个本征模态函数.通过集合经验模态分解得到每个本征模态函数幅值的异常波动,确定包含故障信息的本征模态函数,为了进一步提取特征,需对该本征模态函数进行快速傅里叶变换,根据主频分量的幅值,得到故障特征.最后在多个转速工况下进行上述诊断流程,得出各个转过速工况的诊断准确率,实现了诊断算法的转速工况敏感性分析.实验结果表明该方法能有效提取故障特征,实现了十缸柴油机基于多个瞬时转速的失火故障诊断. 展开更多
关键词 柴油机 失火故障诊断 集合经验模态分解(EEMD) 曲轴瞬时转速 特征提取 本征模态函数(IMFs) 快速傅里叶变换(FFT)
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汽车变速箱常见故障及故障诊断措施研究
3
作者 李桥 周恒 《内燃机与配件》 2025年第18期102-104,共3页
汽车变速箱作为传动系统的核心,其故障诊断与维修备受关注。本文针对汽车变速箱常见故障展开系统研究,围绕不同类型变速箱的漏油、异响、换挡异常等典型故障模式,剖析了其成因机理。在诊断方面,综合运用故障码检测、油液分析、路试评估... 汽车变速箱作为传动系统的核心,其故障诊断与维修备受关注。本文针对汽车变速箱常见故障展开系统研究,围绕不同类型变速箱的漏油、异响、换挡异常等典型故障模式,剖析了其成因机理。在诊断方面,综合运用故障码检测、油液分析、路试评估、压力测试、拆解检验等方法,构建了全面系统的诊断策略。同时,从设计优化、维护保养、驾驶习惯、部件监测等角度提出了预防性维修措施。随着车联网与大数据分析技术的发展,变速箱故障诊断将向智能预测、主动管理模式升级,以期最大限度地发挥变速箱效能,提升用户体验。 展开更多
关键词 汽车变速箱 故障诊断 预防维护 健康管理
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船用柴油/正丁醇双燃料发动机三次喷射策略研究
4
作者 杨思干 刘小四 桂春元 《鲁东大学学报(自然科学版)》 2026年第1期88-96,共9页
面对日益严格的排放标准以及化石燃料资源日益紧缺的现状,开发清洁燃料以逐步替代传统化石燃料成为关键举措。基于某船用柴油/正丁醇双燃料发动机,利用AVL-Fire软件建立了其缸内燃烧工作过程仿真模型。在正丁醇掺混比例为20%、并与柴油... 面对日益严格的排放标准以及化石燃料资源日益紧缺的现状,开发清洁燃料以逐步替代传统化石燃料成为关键举措。基于某船用柴油/正丁醇双燃料发动机,利用AVL-Fire软件建立了其缸内燃烧工作过程仿真模型。在正丁醇掺混比例为20%、并与柴油在主喷射阶段同步喷射的条件下,重点探究了预喷-主喷-后喷三次喷射策略在75%负荷工况下对发动机性能的影响。研究结果表明,预喷正时、预喷比例、主喷正时及后喷比例等因素均会对缸内燃烧过程产生不同程度的影响,进而引起缸内爆发压力、缸内温度、制动比油耗(BSFC)以及常规污染物排放量的变化。合理配置喷射控制参数有助于改善燃烧并降低排放。 展开更多
关键词 双燃料发动机 清洁替代燃料 喷射策略 高效清洁燃烧
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燃油发动机积碳形成的原因与清除方法研究
5
作者 高强 张海峰 张磊 《内燃机与配件》 2025年第13期83-85,共3页
燃油发动机工作中形成积碳是常见的问题,其主要成分源于发动机在高温高压状态下,附着在发动机进气道、气门及导杆、燃烧室、活塞及喷油器等相关部位,燃油混合气不完全燃烧残留物、润滑油蒸气凝结沉积物。从而导致发动机动力下降、油耗... 燃油发动机工作中形成积碳是常见的问题,其主要成分源于发动机在高温高压状态下,附着在发动机进气道、气门及导杆、燃烧室、活塞及喷油器等相关部位,燃油混合气不完全燃烧残留物、润滑油蒸气凝结沉积物。从而导致发动机动力下降、油耗增加、排放恶化,甚至使发动机发生严重故障或丧失基本功能等。本文基于传统技术与创新做法,对发动机积碳的形成、危害及清除方法进行了总结探索,并提出预防积碳形成的有效措施。 展开更多
关键词 发动机 积碳危害 清除预防
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增强双流Transformer的柴油发动机剩余寿命预测模型 被引量：1
6
作者 张曦 杨颖 +2 位作者 陈超君 王春风 杨磊 《汽车工程》 北大核心 2025年第2期292-300,325,共10页
基于Transformer的模型在剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方面取得了显著的进展。然而,现有Transformer模型主要存在以下不足:模型在提取局部特征方面有所欠缺,且没有同时考虑输入特征的不同时间和不同空间的重要性。针对... 基于Transformer的模型在剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方面取得了显著的进展。然而,现有Transformer模型主要存在以下不足:模型在提取局部特征方面有所欠缺,且没有同时考虑输入特征的不同时间和不同空间的重要性。针对以上问题,提出一种增强的双流Transformer模型,通过局部特征提取模块和交互融合模块对模型进行增强。首先,通过局部特征提取模块分别在时间流和空间流提取局部特征,以弥补Transformer在局部特征提取方面的不足。然后,使用双流Transformer分别在时间和空间维度提取长期依赖,增强双流分支的互补学习。最后,构建交互融合模块,通过双线性融合方法捕获流级交互,进一步提升预测效果。使用多个模型在某柴油发动机制造商两个真实的数据集上进行实验,其结果表明评价指标RMSE和Score至少分别降低3.23%和5.89%。 展开更多
关键词 剩余使用寿命预测 Transformer编码器 卷积神经网络 特征融合 滑动窗口
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基于多源信息融合的柴油机典型故障诊断方法 被引量：1
7
作者 李宝月 余永华 +4 位作者 曹炳鑫 叶剑平 马炳杰 尧阳烽 赵国旭 《内燃机工程》 北大核心 2025年第1期73-79,90,共8页
针对基于单一振动信号难以区分柴油机不同部件故障,提出一种基于t分布–随机邻近嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)多源信息融合的故障诊断方法。首先,通过试验对柴油机故障仿真模型进行标定,基于仿真模型获取... 针对基于单一振动信号难以区分柴油机不同部件故障,提出一种基于t分布–随机邻近嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)多源信息融合的故障诊断方法。首先,通过试验对柴油机故障仿真模型进行标定,基于仿真模型获取不同故障状态下的热工参数与缸盖振动,选取相关性低的热工参数,提取振动信号的时域和频域特征参数,并利用t-SNE将振动特征参数与热工参数进行融合降维,基于支持向量机(support vector machine,SVM)方法对降维后的数据进行分类识别,构建柴油机故障诊断模型,最终取得了95.7%的故障识别准确率。与基于振动单一信号的故障诊断方法相比,多源信息融合能有效区分不同故障类别,提高柴油机故障识别准确率。 展开更多
关键词 柴油机 多源信息融合 t分布–随机邻近嵌入 故障诊断
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基于NSGA-Ⅱ的船舶柴油机润滑系统传感器优化配置策略
8
作者 高泽 王忠巍 +2 位作者 韩雨婷 李文辉 袁志国 《内燃机学报》 北大核心 2025年第6期529-537,共9页
优化船舶柴油机润滑系统运行监测中的传感器配置策略,有利于高效获取润滑系统运行状态数据,准确分析其运行状态特征,向柴油机运维技术研究和工程应用提供可靠数据支持.构建以故障模式识别度、传感器失效容错能力和传感器数量为核心的传... 优化船舶柴油机润滑系统运行监测中的传感器配置策略,有利于高效获取润滑系统运行状态数据,准确分析其运行状态特征,向柴油机运维技术研究和工程应用提供可靠数据支持.构建以故障模式识别度、传感器失效容错能力和传感器数量为核心的传感器配置策略综合评价指标,基于改进灰色关联分析(IGRA)法构建故障模式相关性矩阵,进而结合粗糙集理论进行评价指标计算,通过非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)实现传感器配置策略的Pareto优化.结果表明:包括滑油泵、过滤器、主机滑油进口、滑油冷却器的温度与压力等9个监测传感器的初始配置策略,经优化后仍可以在维持原有故障识别能力的前提下,将传感器数量由9个减少至5个,其容错性能验证显示,当单一传感器失效时仍能保持81.14%~96.00%的故障隔离率. 展开更多
关键词 船舶柴油机 润滑系统 传感器 优化配置 改进灰色关联分析
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基于关联规则与1 DCNN的柴油机燃油系统故障诊断方法
9
作者 艾熠 桂承宇 +3 位作者 陈自强 刘臻 张国栋 乔信起 《车用发动机》 北大核心 2025年第6期85-91,共7页
为提高柴油机燃油系统故障诊断准确率,解决故障数据量不足的问题,提出了一种结合关联规则和一维卷积神经网络(1DCNN)的故障诊断方法。通过建立SC7H型柴油机仿真模型,在6个工况下模拟燃油系统四类典型故障:喷油不足、喷油过量、喷油正时... 为提高柴油机燃油系统故障诊断准确率,解决故障数据量不足的问题,提出了一种结合关联规则和一维卷积神经网络(1DCNN)的故障诊断方法。通过建立SC7H型柴油机仿真模型,在6个工况下模拟燃油系统四类典型故障:喷油不足、喷油过量、喷油正时提前和喷油正时滞后,并生成相应故障数据。使用Apriori算法将故障数据转化为关联规则,实现1DCNN训练数据量扩增,利用粒子群优化算法优化最小支持度和最小置信度。结果表明,该方法的故障诊断准确率达91.67%,优于单一的关联规则分类模型和1DCNN模型。 展开更多
关键词 关联规则 卷积神经网络 柴油机 燃油系统 故障诊断
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基于WACGAN和IRCNN的柴油机故障诊断方法
10
作者 唐程 毕凤荣 +3 位作者 黄盟 汤代杰 沈鹏飞 毕晓阳 《内燃机学报》 北大核心 2025年第3期270-278,共9页
针对基于振动数据驱动的柴油机故障诊断方法在训练样本不足时易过拟合、准确率低的问题,从故障数据增强与诊断模型优化两个角度出发,建立一种基于辅助分类生成对抗网络(WACGAN)和Inception残差卷积网络(IRCNN)的柴油机故障诊断方法.首先... 针对基于振动数据驱动的柴油机故障诊断方法在训练样本不足时易过拟合、准确率低的问题,从故障数据增强与诊断模型优化两个角度出发,建立一种基于辅助分类生成对抗网络(WACGAN)和Inception残差卷积网络(IRCNN)的柴油机故障诊断方法.首先将Wasserstein距离与梯度惩罚引入辅助分类生成对抗网络,建立WACGAN对小规模训练集进行增广;然后向卷积神经网络(CNN)中引入Inception结构,并利用连续可微线性指数单元(CELU)激活提高模型特征提取能力,同时加入残差结构避免特征信息丢失,建立IRCNN模型;最后利用增广后的训练集训练IRCNN模型,实现小样本下的柴油机故障诊断.经柴油机故障模拟试验验证,所提方法仅利用每个故障状态下10个工作周期的振动数据,能实现95%的故障识别率;与传统过采样算法和优化前、后的CNN算法相比,该方法在故障样本匮乏时效果最好,能够实现95.47%的故障诊断准确率. 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 生成对抗网络 卷积神经网络
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发动机气门间隙异常的HS优化SAE故障诊断研究
11
作者 张冰 侯凌玉 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第9期328-332,共5页
发动机气门在长期的工作中不可避免地会产生间隙异常,其故障识别能力能够有效提高发动机使用寿命。引进和声搜索算法(HS)来实现对栈式自编码器(SAE)超参数优化的功能。设置SAE前三层节点丢弃比例以及隐含层节点数,确保HS-SAE模型同时具... 发动机气门在长期的工作中不可避免地会产生间隙异常,其故障识别能力能够有效提高发动机使用寿命。引进和声搜索算法(HS)来实现对栈式自编码器(SAE)超参数优化的功能。设置SAE前三层节点丢弃比例以及隐含层节点数,确保HS-SAE模型同时具备优异故障诊断以及良好泛化性能。利用发动机测试了各工况条件下不同气门运行状态故障情况。研究结果表明:当采用SAE方法时不需要进行预处理便可以保留初始信号的参数,显著提升了诊断性能。当Dropout参数提高后,诊断准确率发生了先上升再降低的变化趋势。加入HS算法后,获得匹配性最优的超参数组合,显著提升故障诊断的效率与准确性。采用Dropout正则化与BN策略并结合HS超参数优化技术,显著提升故障诊断的综合性能。采用HS-SAE方法能够准确诊断气门间隙异常故障问题,保障发动机的运行效率。 展开更多
关键词 发动机气门 自编码器 特征提取 参数优化 故障诊断
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小样本下MTF和CBAM-IGPN的柴油机气门故障诊断
12
作者 王立佳 黄国勇 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第7期1143-1150,共8页
针对柴油机气门早期故障特征不明显以及故障样本数量不足导致故障诊断识别精度低的问题,提出在小样本下基于马尔可夫变迁场(Markov transition field,MTF)和融合卷积注意力机制模块并改进嵌入网络的高斯原型网络(Convolutional block at... 针对柴油机气门早期故障特征不明显以及故障样本数量不足导致故障诊断识别精度低的问题,提出在小样本下基于马尔可夫变迁场(Markov transition field,MTF)和融合卷积注意力机制模块并改进嵌入网络的高斯原型网络(Convolutional block attention module-improved gaussian prototype network,CBAM-IGPN)的柴油机气门间隙故障诊断研究。首先,根据柴油机缸盖振动信号特性,将缸盖的一维振动信号通过MTF编码成二维特征图。其次,通过改进GPN中的嵌入网络,将初始嵌入网络(Convolutional neural networks,CNN)进行改进为深度卷积神经网络(Deep convolutional neural networks,DCNN)提高模型对特征图深层信息的挖掘,在DCNN的卷积层中加入CBAM增强模型对重要区域的注意力。最后,将编码后的特征图输入到CBAM-IGPN中训练并进行测试得到分类结果。结果表明,该文所提方法在小样本条件下对柴油机气门故障诊断精度更高。 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 马尔可夫变迁场 高斯原型网络 小样本
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船舶柴油机水质技术特性研究
13
作者 潘学义 韩星星 +2 位作者 王振强 王超 王军 《内燃机与配件》 2025年第18期117-119,共3页
船舶冷却水系统是由金属设备与冷却水一起组成的一个整体系统,金属设备机体和金属管道与冷却水直接接触,在接触的过程中会发生一系列的物理和化学反应,这些物理和化学反应发生的过程中,对金属设备机体和金属管道产生直接侵蚀破坏。发生... 船舶冷却水系统是由金属设备与冷却水一起组成的一个整体系统,金属设备机体和金属管道与冷却水直接接触,在接触的过程中会发生一系列的物理和化学反应,这些物理和化学反应发生的过程中,对金属设备机体和金属管道产生直接侵蚀破坏。发生的机理主要是冷却水中含有溶解氧以及各种电解质,它会由于电位差而产生电化学反应,从而产生金属腐蚀。其他影响腐蚀的因素尚有:pH、腐蚀性离子(硫酸根、氯离子等)固溶物、温度、流速等。 展开更多
关键词 船舶柴油机 冷却水 燃油 技术特性研究
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柴油机瓦套常见早期失效模式分析与研究 被引量：1
14
作者 代利强 刘莉 +3 位作者 郎凯旋 孙兵 孙万军 唐忠刚 《机械工业标准化与质量》 2025年第2期28-32,共5页
本文阐述柴油机轴瓦、衬套常见的磨粒磨损、刮伤、咬粘(胶合)、剥落、偏磨和腐蚀、烧熔等早期失效模式,针对不同送检样品,采用电镜法对失效的轴瓦、衬套形貌观察、电镜能谱、损坏处元素面分布情况等进行分析,排查原因,提出改进措施,达... 本文阐述柴油机轴瓦、衬套常见的磨粒磨损、刮伤、咬粘(胶合)、剥落、偏磨和腐蚀、烧熔等早期失效模式,针对不同送检样品,采用电镜法对失效的轴瓦、衬套形貌观察、电镜能谱、损坏处元素面分布情况等进行分析,排查原因,提出改进措施,达到预防或进行有效控制,可为减少瓦、套类早期失效提供检测借鉴和参考。 展开更多
关键词 咬粘 剥落 偏磨 腐蚀 烧熔
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大功率增压柴油发动机烧机油的原因与预防措施 被引量：1
15
作者 房轩健 仲崇成 《内燃机与配件》 2025年第9期70-72,共3页
大功率增压柴油发动机作为现代机械化设备的重要动力来源,其在高负荷和复杂工况下的稳定性直接影响着整机的工作性能和寿命。烧机油是柴油发动机中常见的故障之一,严重时不仅会增加燃料消耗,还可能导致发动机损坏。本文分析了大功率增... 大功率增压柴油发动机作为现代机械化设备的重要动力来源,其在高负荷和复杂工况下的稳定性直接影响着整机的工作性能和寿命。烧机油是柴油发动机中常见的故障之一,严重时不仅会增加燃料消耗,还可能导致发动机损坏。本文分析了大功率增压柴油发动机烧机油的主要原因,并提出了相应的预防措施,以期为工程实践提供指导。 展开更多
关键词 大功率 增压 柴油发动机 烧机油
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柴油机限压阀故障诊断模型的研究及应用
16
作者 郭雪飞 魏涛 +1 位作者 白书战 张亚林 《内燃机》 2025年第3期50-54,共5页
柴油机作为动力机械的核心部件,对装备和人员安全至关重要。作为一种重要的健康管理手段,故障诊断可以通过关联分析柴油机运行过程中的各个热力学参数,发现数据异常点,锁定故障件,为检修人员提供数据支持。通常采用传感器对柴油机的关... 柴油机作为动力机械的核心部件,对装备和人员安全至关重要。作为一种重要的健康管理手段,故障诊断可以通过关联分析柴油机运行过程中的各个热力学参数,发现数据异常点,锁定故障件,为检修人员提供数据支持。通常采用传感器对柴油机的关键运行参数进行实时监控,通过故障诊断提前识别系统潜在的风险,及时组织维修处理,提高柴油机使用寿命。限压阀作为柴油机润滑系统的关键部件,对整机安全可靠运行尤为重要,通过监测柴油机机油压力、机油温度等参数,可以间接判断限压阀的工作状态。本文研究了柴油机限压阀的失效机理,分析了限压阀不同失效模式的主油道油压数据特征,基于诊断逻辑和数据处理方案构建了柴油机限压阀故障诊断模型,应用验证表明,该模型可通过对柴油机机油压力数据变化的监测实现对限压阀异常的诊断和预警,从而降低柴油机的维修成本,实现柴油机维护方式由修复性维修向视情维修的转变。 展开更多
关键词 柴油机 限压阀 数据分析 故障诊断
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基于故障预测的柴油机预维工期管理研究 被引量：1
17
作者 林升镇 《电力设备管理》 2025年第8期149-151,共3页
柴油机在工业领域应用广泛,其稳定运行对生产活动至关重要。本文某公司柴油机故障为例,分析其故障原因,采集运行数据并运用小波降噪处理,利用粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法建立故障预测模型,结合可靠性理论和经济成本分析,制定... 柴油机在工业领域应用广泛,其稳定运行对生产活动至关重要。本文某公司柴油机故障为例,分析其故障原因,采集运行数据并运用小波降噪处理,利用粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法建立故障预测模型,结合可靠性理论和经济成本分析,制定预维工期管理策略。实例验证表明,该策略能有效降低故障风险、提高发电可靠性、减少维修成本,为发电企业提供重要决策依据。 展开更多
关键词 发电柴油机 故障预测 PSO-SVM算法 预维工期管理
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基于深度学习的柴油机故障诊断系统开发 被引量：1
18
作者 张益铭 白巴特尔 +1 位作者 朱小龙 聂国乐 《内燃机与配件》 2025年第6期5-11,共7页
开展高效智能准确的柴油机故障诊断方法研究和系统研制对保证生产安全和能效提升具有重要意义。本文旨在设计并实现一种基于深度学习的柴油机故障诊断系统,以应对柴油机运行状态实时监控与高效维护的迫切需求。针对柴油机振动信号的非... 开展高效智能准确的柴油机故障诊断方法研究和系统研制对保证生产安全和能效提升具有重要意义。本文旨在设计并实现一种基于深度学习的柴油机故障诊断系统,以应对柴油机运行状态实时监控与高效维护的迫切需求。针对柴油机振动信号的非线性、非平稳特性,设计了一种基于改进卷积神经网络(CNN)的混合深度学习模型。该模型通过可分离卷积提取振动信号中的局部特征和空间层次信息,并减小模型参数降低过拟合风险的同时也方便部署,再使用全局平均池化层实现对故障特征的有效分类。之后,采用LabVIEW和python进行“端到端”的实时故障诊断系统开发,其功能包括数据采集、状态监测、故障诊断和数据存储等。经验证,该系统能够实现高精度的柴油机故障实时监测及诊断。 展开更多
关键词 深度学习 故障诊断 可分离卷积 柴油机
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汽车发动机故障诊断技术与应用分析 被引量：1
19
作者 彭亮 《内燃机与配件》 2025年第14期108-110,共3页
本文系统梳理了现有发动机故障类型及其特征,分析了现代发动机故障诊断技术的原理、发展历程及应用情况。重点介绍了基于振动信号、温度监测、声音分析、油液检测等多种技术手段在故障诊断中的实际应用。通过对比各类诊断技术的优缺点,... 本文系统梳理了现有发动机故障类型及其特征,分析了现代发动机故障诊断技术的原理、发展历程及应用情况。重点介绍了基于振动信号、温度监测、声音分析、油液检测等多种技术手段在故障诊断中的实际应用。通过对比各类诊断技术的优缺点,探讨了如何在实际工程中选择合适的诊断方法,以提高故障检测的准确性与效率。文章旨在为汽车维修行业提供更加科学、系统的诊断方法和技术支持,推动汽车维修技术的进一步发展和优化,提高维修质量和效率,确保车辆的安全性与可靠性。 展开更多
关键词 汽车发动机 故障诊断 智能检测 信号分析
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基于优化VMD-CWT-RESNET的柴油发电机组柴油机故障诊断研究
20
作者 钟明威 尹志勇 +2 位作者 王勇 任晓琨 谢能旺 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第9期50-57,共8页
针对柴油发电机组柴油机故障特征难以提取和早期故障不易判断的问题,提出了一种基于优化VMD-CWT-RESNET相结合的故障诊断方法。利用麻雀搜索算法对VMD超参数进行寻优,通过优化后VMD处理原始振动信号,以此降噪消除信号冗余和提取故障特征... 针对柴油发电机组柴油机故障特征难以提取和早期故障不易判断的问题,提出了一种基于优化VMD-CWT-RESNET相结合的故障诊断方法。利用麻雀搜索算法对VMD超参数进行寻优,通过优化后VMD处理原始振动信号,以此降噪消除信号冗余和提取故障特征;再通过连续小波变换,将VMD处理后的信号转化为二维时频图;并将时频图输入深度残差网络进行训练,得到故障诊断模型。利用实验模拟不同负载条件下常见的故障方式,获取实验数据进行验证,测试集和验证集的准确率分别达到99.05%和98.37%,证明了方法的有效性;与传统的人工提取特征后结合用支持向量机和浅层CNN方法相比,该方法效果更好,可为柴油发电机组柴油机故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 柴油发电机组 故障诊断 变分模态分解 连续小波变换 时频图 深度残差网络
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