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基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機故障預警系統(tǒng)研究

發(fā)布時間:2021-09-04 22:10
  柴油發(fā)動機作為機械動力的核心,對其進行狀態(tài)監(jiān)測并提供故障預測具有重大意義。但機體組成復雜,工作機理涉及眾多領域,使得對柴油發(fā)動機進行故障診斷時難以獲得有效且準確的故障特征。針對柴油發(fā)動機故障特征難以提取,故障部位與故障特征之間沒有明確關系以及故障難以定位等問題,本文以某柴油發(fā)動機為研究對象,進行了柴油發(fā)動機典型故障預警系統(tǒng)研究設計工作,內(nèi)容如下:(1)針對柴油發(fā)動機工作時轉速非恒定而導致無法準確采集機體振動信號的問題,設計了定轉速信號采集系統(tǒng),通過限制條件觸發(fā)采樣過程并利用調(diào)理電路對采樣信號進行處理,成功獲得穩(wěn)定的振動信號。(2)提出將基于經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)與時間序列模型(AR)相結合的方法,通過EMD-AR方法對原始振動信號進行特征提取。(3)融合模糊算法與神經(jīng)網(wǎng)絡,建立集成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(FNN)系統(tǒng)并改進Takagi-Sugeno模型,用于柴油發(fā)動機故障診斷,有效解決診斷過程中存在的模糊性及定位難等問題。(4)設計了柴油發(fā)動機典型故障預警系統(tǒng),將前述研究方法作為子模塊成功嵌入預警系統(tǒng)中,實現(xiàn)故障診斷功能,驗證方法的有效性。 

【文章來源】:江蘇科技大學江蘇省

【文章頁數(shù)】:67 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機故障預警系統(tǒng)研究


數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)基本結構

采樣過程


圖 2.3 采樣過程Fig.2.3 Sampling process可以看到,采樣后信號的寬度變窄,而此過程同時也需要一定的時間來完成,如果在此期間輸入信號穩(wěn)定,則可確保轉換的準確性。保持電路執(zhí)行該功能,其與采樣電路一起形成采樣/保持電路。設有連續(xù)信號 驈 媰,若其頻帶寬度是有限的,要想使采樣后信號 驈 媰能夠不失真地還原出原信號 ,則采樣頻率必須大于或等于該信號最高頻率的兩倍,這就是采樣定理。其中信號進行傅里葉變換后對應的最高頻率稱為截止頻率,又稱為奈奎斯特頻率。簡單來說,采樣定理指出,對連續(xù)信號進行采樣的采樣頻率應該至少是該信號截止頻率的 2 倍,才能保證不發(fā)生頻率混疊現(xiàn)象。2.A/D 轉換器工作原理[29]脈沖信號在轉化為數(shù)字信號的過程中,需要對其進行量化和編碼。量化的過程是一個代替的過程,即用采樣信號幅值的最小量化單位倍數(shù)來代替該信號的幅值,定義為量化器滿量程電壓(FSR)與 的比值,用 q 表示:=

模塊圖,振動監(jiān)測,模塊


這樣就可以依據(jù)振動特征甄別故障的發(fā)生。鑒于此,首先需要設計非態(tài)信號的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。由于非穩(wěn)態(tài)振動信號的特殊性,系統(tǒng)在設計時要特別解決下述難題:(1)選擇合適的振動信號,確保該信號能夠準確的表征一定的故障狀態(tài),也就要求傳感器的頻響特性可以覆蓋振動信號的整個頻率范圍、傳感器的安裝位置要合適采集系統(tǒng)的采樣頻率選取要合適,采樣樣本要足夠長;采集的初始條件,即啟動采的觸發(fā)轉速要合適等。(2)保證數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)初始條件不變的情況下,多次重復采集的數(shù)據(jù)具有一定重復性和穩(wěn)定性2.3.1 振動監(jiān)測模塊振動監(jiān)測模塊是柴油機典型故障預警裝置振動監(jiān)測的核心元件。根據(jù)實際信號道類型,振動監(jiān)測模塊需要接入加速度振動信號、瞬時轉速信號與鍵相信號,共計 個通道可供使用,滿足實際柴油機典型故障預警裝置需要。

【參考文獻】:
期刊論文
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[3]基于EMD和近似熵的大型觀纜車滾動軸承聲發(fā)射信號故障診斷[J]. 金榕舜,沈功田,王強,張君嬌.  中國計量大學學報. 2018(04)
[4]Sugeno型模糊復集值積分在分類器融合中的應用探析[J]. 馬生全,彭德軍,趙志青,沈君.  模糊系統(tǒng)與數(shù)學. 2018(06)
[5]基于異響信號的故障診斷技術現(xiàn)狀與展望[J]. 殷希梅,王昱翔.  電聲技術. 2018(12)
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油發(fā)動機的故障診斷[J]. 宋娟,蒙曄.  工業(yè)控制計算機. 2018(11)
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[10]柴油機時頻圖像雙向二維特征編碼與故障識別[J]. 岳應娟,王旭,蔡艷平.  內(nèi)燃機學報. 2018(04)

博士論文
[1]基于振動分析的柴油機燃油系統(tǒng)與配氣機構故障診斷研究[D]. 劉昱.天津大學 2016

碩士論文
[1]基于變分模態(tài)分解和隨機共振的軸承故障自適應診斷研究[D]. 張嘉玲.西安理工大學 2018
[2]基于粗糙集與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的滾動軸承故障診斷研究[D]. 張一朦.大連交通大學 2018
[3]基于以太網(wǎng)接口的信號采集系統(tǒng)設計[D]. 王程.南京大學 2018
[4]基于小波-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法研究[D]. 王代超.青島理工大學 2018
[5]基于信息融合的柴油機故障診斷技術研究[D]. 李環(huán)宇.大連海事大學 2017
[6]船用柴油機典型故障分析與診斷技術研究[D]. 高偉沖.哈爾濱工程大學 2016
[7]基于SVD變換和模糊推理的汽輪機故障診斷專家系統(tǒng)研究[D]. 廖弘毅.華南理工大學 2015
[8]某型航空發(fā)動機故障模式分析及診斷系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 尹德好.沈陽航空航天大學 2014



本文編號:3384097

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