雙燃料發(fā)動機安全監(jiān)控系統(tǒng)功率診斷模塊關(guān)鍵技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-01-03 17:21
本文主要針對安全監(jiān)控系統(tǒng)功率監(jiān)測模塊監(jiān)測功率不均勻故障的方法進行探討,以監(jiān)測發(fā)動機系統(tǒng)故障程度為出發(fā)點,探究了發(fā)動機功率不均勻度與瞬時轉(zhuǎn)速間的關(guān)系,綜合應用瞬時轉(zhuǎn)速診斷理論、神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法和深度學習等相關(guān)理論算法,實現(xiàn)對發(fā)動機功率不均勻度的診斷,為設計發(fā)動機功率不均勻監(jiān)測模塊提供了基礎(chǔ)。本文具體完成的工作主要包括:(1)對課題組前期搭建的Z6170ZLC柴油機零維仿真模型進行改進,探究了發(fā)動機瞬時轉(zhuǎn)速的提取方法,提出了仿真瞬時轉(zhuǎn)速傳感器實際采集瞬時轉(zhuǎn)速過程的辦法,并在仿真得到發(fā)動機在不同故障工況下的瞬時轉(zhuǎn)速之后,進行了諧次變換,證明了該模型適用于諧次相位法診斷規(guī)律,可以使用此模型進行功率不均勻故障仿真;(2)探討了安全監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)測功率不均勻故障的理論基礎(chǔ),明確了發(fā)動機故障程度與瞬時轉(zhuǎn)速的關(guān)系,提出一種基于瞬時轉(zhuǎn)速的發(fā)動機功率不均勻診斷方法。通過分析曲軸瞬時轉(zhuǎn)速各諧次變換下的速度矢量,能簡便的判斷出發(fā)動機各缸的運行情況,估算出各缸功率不均勻度大小,并成功使用此方法識別出模型所設置出的故障工況;(3)探討了安全監(jiān)控系統(tǒng)引用神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)測發(fā)動機功率不均勻故障的監(jiān)測方案,確立了發(fā)動機當前平均...
【文章來源】:武漢理工大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:109 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
系統(tǒng)硬件框圖
系統(tǒng)硬件方案圖
圖 1.4 集控室控制柜實物圖機機旁柜具備簡單的邏輯運算能力,負責實現(xiàn)采集和傳送數(shù),它是集控室集控柜的輔助設備。機旁柜選用的 PLC 型號C。如圖 1.5 所示為機旁控制柜實物圖。圖 1.5 機旁控制柜實物圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于小波包-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)燃機熄火診斷[J]. 徐煌,倪志兵. 南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院學報. 2015(03)
[2]復合神經(jīng)網(wǎng)絡在柴油機故障診斷中的應用[J]. 白士紅,杜新成. 中國工程機械學報. 2014(01)
[3]基于瞬時轉(zhuǎn)速波動率的內(nèi)燃機故障診斷方法研究[J]. 馬晉,江志農(nóng),高金吉. 振動與沖擊. 2012(13)
[4]基于WVD的譜峭度法在軸承故障診斷中的應用[J]. 石林鎖,張亞洲,米文鵬. 振動.測試與診斷. 2011(01)
[5]圖像特征提取研究[J]. 翟俊海,趙文秀,王熙照. 河北大學學報(自然科學版). 2009(01)
[6]不變矩法分類識別帶鋼表面的缺陷[J]. 張媛,程萬勝,趙杰. 光電工程. 2008(07)
[7]模糊C-均值聚類算法及其在船舶故障診斷中的應用[J]. 孟憲堯,韓新潔. 中國造船. 2007(04)
[8]基于模糊C均值聚類的柴油機故障診斷[J]. 王志華,趙冬,余永華. 船海工程. 2007(04)
[9]基于仿射不變矩的軸心軌跡自動識別方法[J]. 付波,周建中,彭兵,趙炳. 華中科技大學學報(自然科學版). 2007(03)
[10]柴油機瞬時轉(zhuǎn)速的仿真計算與分析[J]. 李潔,楊建國. 武漢理工大學學報(交通科學與工程版). 2006(05)
博士論文
[1]船舶推進軸系的動態(tài)影響因素及EMD故障診斷方法研究[D]. 陸金銘.上海交通大學 2013
[2]船舶柴油機瞬時轉(zhuǎn)速和熱力參數(shù)監(jiān)測診斷技術(shù)研究[D]. 余永華.武漢理工大學 2007
[3]基于模式識別的柴油機故障診斷技術(shù)研究[D]. 王志華.武漢理工大學 2004
碩士論文
[1]基于Caffe深度學習框架的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡研究[D]. 楊楠.河北師范大學 2016
[2]基于Caffe平臺深度學習的人臉識別研究與實現(xiàn)[D]. 魏正.西安電子科技大學 2015
[3]柴油機故障的集成診斷方法研究[D]. 李海斌.西安石油大學 2015
[4]船舶柴油機智能診斷技術(shù)與應用研究[D]. 肖小勇.武漢理工大學 2013
[5]基于振動信號識別缸內(nèi)壓力的研究[D]. 黃敏莉.山東大學 2012
[6]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在冷水機組故障診斷中的應用研究[D]. 張婷.天津大學 2009
[7]基于小波變換的汽輪機軸系復合故障診斷實驗研究[D]. 石浪濤.江西理工大學 2009
[8]利用瞬時轉(zhuǎn)速和扭振信號診斷柴油機故障的應用研究[D]. 李潔.武漢理工大學 2005
[9]船舶柴油機振動故障診斷研究[D]. 張仕海.上海海事大學 2004
本文編號:2955195
【文章來源】:武漢理工大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:109 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
系統(tǒng)硬件框圖
系統(tǒng)硬件方案圖
圖 1.4 集控室控制柜實物圖機機旁柜具備簡單的邏輯運算能力,負責實現(xiàn)采集和傳送數(shù),它是集控室集控柜的輔助設備。機旁柜選用的 PLC 型號C。如圖 1.5 所示為機旁控制柜實物圖。圖 1.5 機旁控制柜實物圖
【參考文獻】:
期刊論文
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[7]模糊C-均值聚類算法及其在船舶故障診斷中的應用[J]. 孟憲堯,韓新潔. 中國造船. 2007(04)
[8]基于模糊C均值聚類的柴油機故障診斷[J]. 王志華,趙冬,余永華. 船海工程. 2007(04)
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博士論文
[1]船舶推進軸系的動態(tài)影響因素及EMD故障診斷方法研究[D]. 陸金銘.上海交通大學 2013
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[3]基于模式識別的柴油機故障診斷技術(shù)研究[D]. 王志華.武漢理工大學 2004
碩士論文
[1]基于Caffe深度學習框架的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡研究[D]. 楊楠.河北師范大學 2016
[2]基于Caffe平臺深度學習的人臉識別研究與實現(xiàn)[D]. 魏正.西安電子科技大學 2015
[3]柴油機故障的集成診斷方法研究[D]. 李海斌.西安石油大學 2015
[4]船舶柴油機智能診斷技術(shù)與應用研究[D]. 肖小勇.武漢理工大學 2013
[5]基于振動信號識別缸內(nèi)壓力的研究[D]. 黃敏莉.山東大學 2012
[6]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在冷水機組故障診斷中的應用研究[D]. 張婷.天津大學 2009
[7]基于小波變換的汽輪機軸系復合故障診斷實驗研究[D]. 石浪濤.江西理工大學 2009
[8]利用瞬時轉(zhuǎn)速和扭振信號診斷柴油機故障的應用研究[D]. 李潔.武漢理工大學 2005
[9]船舶柴油機振動故障診斷研究[D]. 張仕海.上海海事大學 2004
本文編號:2955195
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