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发动机故障诊断及性能预测方法研究

发动机故障诊断及性能预测方法研究

作者：李卫星上海交通大学

学位级别：硕士

发动机是一类常用的动力机械装备,具有复杂的机械结构及运动耦合方式。长期运转后,机械零部件的物理老化、缺少润滑、机械摩擦、高温过热、过载荷等各种问题,极易导致发动机子部件故障频发和整机性能衰退,从而影响发动机正常工作。典型... 详细信息

发动机是一类常用的动力机械装备,具有复杂的机械结构及运动耦合方式。长期运转后,机械零部件的物理老化、缺少润滑、机械摩擦、高温过热、过载荷等各种问题,极易导致发动机子部件故障频发和整机性能衰退,从而影响发动机正常工作。典型地,气缸失火会加剧机体振动,降低输出扭矩,恶化排放情况,严重时甚至对发动机造成不可逆损伤,增加了相关工业生产活动的经济、环境成本。基于上述分析,开展发动机故障诊断及性能预测方法研究具有重要意义,本文针对发动机典型故障和整机性能衰退过程,研究有效的诊断及预测方法。分析发动机气缸子部件、轴承子部件故障发生及整机性能衰退原理,研究发动机健康状态监测及评估方法。具体地,进行信号采集实验和数据集验证试验,研究特征提取、诊断识别及性能预测方法,建立发动机相关传感信号与部件故障类别、整机健康状态的映射关系,从而实现发动机故障诊断与性能衰退评估。主要研究内容包括:(1)对于发动机气缸子部件失火故障,针对现有诊断方法特征提取分辨率较低和模型易过拟合的问题,提出了基于同步压缩小波变换和极限梯度提升树的诊断方法。在不同转速下进行柴油发动机失火性能试验,采集缸盖振动信号,利用时域统计、同步压缩小波变换提取敏感信号特征,选用局部线性嵌入方法进行特征降维。在此基础上,采用极限梯度提升树算法进行诊断模型训练与测试。结果表明,所提方法具有突出的泛化性能、鲁棒性能和抑制模型过拟合性能。(2)对于发动机旋转子系统关键子部件滚动轴承,提出了基于参数优化深度神经网络的表面损伤健康状态识别方法。获取轴承振动监测信号,通过时频统计分析提取浅层特征。在此基础上,采用参数优化的堆叠自编码器进行深度特征抽取和模型训练与测试。结果表明,所提方法能达到较高的识别精度,避免了复杂的手工特征提取过程。(3)针对发动机性能衰退不可逆现象,展开了整机性能预测研究,提出了基于数据融合理论和贝叶斯模型的剩余寿命预测方法。对发动机多维监测传感数据进行筛选融合,建立发动机健康指标及退化状态模型。在此基础上,建立状态模型参数的贝叶斯估计模型,利用马尔可夫链蒙特卡洛随机采样方法更新模型参数,并预测待评估发动机的剩余使用寿命。C-MAPSS涡扇发动机仿真数据集验证了该寿命预测方法的有效性。(4)基于上述研究内容进行了发动机智能诊断及性能预测运维平台的初步开发,可有效实现信号数据上传、数据可视化、算法评估及结果分析功能。

关键词：发动机故障诊断剩余寿命预测同步压缩小波变换堆叠自编码器贝叶斯参数估计

基于排气分析的发动机故障诊断模糊神经网络模型

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机械设计与制造 2007年第3期 91-92页

作者：卫绍元王冬梅辽宁工学院汽车与交通工程学院锦州121001

根据基于排气的发动机故障诊断中信息模糊、多变的特点,结合模糊逻辑系统的鲁棒性、神经网络的时变性和非线性等优势,建立了发动机故障诊断的模糊神经网络模型。模型的训练与测试结果表明,该模型提高了发动机故障诊断的准确性。

关键词：排气分析发动机故障诊断模糊神经网络模型

一种用于汽车发动机故障诊断的贝叶斯网络模型

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计算机测量与控制 2009年第5期17卷 830-832,856页

作者：高丽田丰张晓丹沈阳航空工业学院计算机学院辽宁沈阳110136

在汽车发动机故障诊断领域,由于设备内部的复杂性和导致故障的不确定因素,使得解决不确定性问题成为目前发动机故障诊断的首要问题;文章提出了一种用于解决不确定性问题的贝叶斯网络模型,该模型的网络结构学习采用了基于簇的搜索算法;... 详细信息

在汽车发动机故障诊断领域,由于设备内部的复杂性和导致故障的不确定因素,使得解决不确定性问题成为目前发动机故障诊断的首要问题;文章提出了一种用于解决不确定性问题的贝叶斯网络模型,该模型的网络结构学习采用了基于簇的搜索算法;为了获得更高准确率的故障诊断结果,模型加入了对当前信息集的采用,进行结构和参数的在线学习,改进了网络结构,网络通过概率传播算法,推理出产生故障的原因节点;在实例中表明,该模型能准确有效地解决发动机故障诊断中存在的不确定性问题,并与专家系统故障诊断模型做出比较,验证了基于该算法的贝叶斯网络模型在信息不确定性条件下能够提高诊断的准确率。

关键词：发动机故障诊断贝叶斯网络不确定性推理簇

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深度学习在航空发动机故障诊断中的应用

深度学习在航空发动机故障诊断中的应用

作者：严冰上海交通大学

学位级别：硕士

航空发动机作为航空飞机的动力核心就如同心脏作为人体的核心一样,其稳定运行是航空飞机的首要保证。然而航空发动机在运行的过程中不可避免地会遇到多种多样的故障,例如航空发动机的零件表面经常会出现有氧腐蚀、侵蚀、叶片碰撞、外来... 详细信息

航空发动机作为航空飞机的动力核心就如同心脏作为人体的核心一样,其稳定运行是航空飞机的首要保证。然而航空发动机在运行的过程中不可避免地会遇到多种多样的故障,例如航空发动机的零件表面经常会出现有氧腐蚀、侵蚀、叶片碰撞、外来物撞击等情况。与之相似的这些故障都会使得航空发动机的某些部件出现一定程度的结构损坏,进而导致航空发动机的工作性能跟着发生变化,使得航空飞机运行失常,因而为了保证航空飞机的正常运行,对航空发动机故障进行研究和诊断是十分必要的。传统的基于建立航空发动机模型进行诊断的方法,由于发动机的复杂程度极高,建模精度很难得到保证,导致其难以实现高精度的故障诊断;而传统的数据驱动机器学习方法在处理实测数据时很难排除实测数据中的噪声干扰,也往往导致故障诊断精度不高;而深度学习作为时下影响着各行各业的算法,拥有能挖掘数据中的抽象特征的优势,其中的堆叠去噪自编码器(SDA)算法,又能较好的排除实测数据中的噪声干扰挖掘故障信号的本质特征,因而显现出了优良的诊断效果。往往实测数据都是通过传感器采集而来,因此其测量结果的准确与否对航空发动机故障诊断起着决定性作用。本文经过对传感器自身出现的故障进行研究分析,借助MATLAB仿真其常见故障发生时的输出信号,借助了堆叠去噪自编码器算法完成了传感器的故障诊断,并进一步结合PCA主元分析法改进了堆叠去噪自编码器形成PCASDA进行了故障诊断,取得了更好的效果。因此,PCA-SDA算法能很好地应用于航空发动机传感器故障诊断中。本文于航空发动机故障诊断这一部分主要利用某型类似美国普拉特·惠特尼公司研制的F100型涡扇发动机的发动机实测数据对故障诊断算法进行了探究,对比了传统神经网络算法和深度学习中的堆叠去噪自编码器算法的故障诊断性能优劣,并在堆叠去噪自编码器算法的基础上进行了改进,构成了Adam-SDA算法并对该算法进行了详尽的验证。通过实验的最终证明,改进后的Adam-SDA算法完全有能力应用于发动机的实际故障诊断工作中。

关键词：发动机故障诊断传感器故障诊断深度学习堆叠去噪自编码器算法 PCA-SDA Adam-SDA

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基于多源信息融合的发动机故障诊断研究

基于多源信息融合的发动机故障诊断研究

作者：严莉中北大学

学位级别：硕士

发动机作为一种典型的往复动力机械,结构复杂决定了其故障呈现出复杂性和多样性的特点,运行环境、系统噪声及传感器精度等带来的不确定性因素的影响,导致发动机故障诊断准确率降低,多源信息融合为解决发动机本身结构复杂及这些不确定因... 详细信息

发动机作为一种典型的往复动力机械,结构复杂决定了其故障呈现出复杂性和多样性的特点,运行环境、系统噪声及传感器精度等带来的不确定性因素的影响,导致发动机故障诊断准确率降低,多源信息融合为解决发动机本身结构复杂及这些不确定因素带来的问题提供了一条新的途径。在此背景下,本文研究了基于多源信息融合的发动机故障诊断。本文首先介绍了发动机故障诊断的国内外研究现状及典型方法,以及将多源信息融合技术应用到发动机故障诊断中的必要性和可行性。其次重点描述了多源信息融合的三种典型方法:D-S证据理论、模糊集合理论、人工神经网络。由于传统BP神经网络存在局限性,本文将多种改进方法应用到发动机故障诊断中,将输出结果进行比较,验证了共轭梯度法改进BP神经网络的优越性;为了避免单一传感器带来的信息不准确性,将改进BP神经网络和D-S证据理论相结合进行决策层融合的发动机故障诊断,大大提高了诊断结果的可信度。最后针对D-S证据理论无法解决证据冲突问题,采用加权证据理论;由于主观确定隶属函数具有一定的困难,将改进BP神经网络和模糊集合理论相结合进行决策层融合的故障诊断。对比这几种方法的融合结果,可以看出改进BP神经网络和D-S证据理论相结合的方法诊断结果更加准确,但是计算量比较大。

关键词：发动机故障诊断多源信息融合改进BP神经网络 D-S证据理论模糊集合理论

汽车发动机故障诊断中不确定性问题的贝叶斯网络解法研究

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汽车发动机故障诊断中不确定性问题的贝叶斯网络解法研究

作者：高丽沈阳航空工业学院

学位级别：硕士

汽车发动机是一个复杂的动力系统,其设备之间的复杂性导致汽车发动机故障诊断的复杂性和不确定性。由于这种不确定性的存在,使得难于建立一个定性的模型用于汽车发动机故障诊断。故障诊断技术发展至今,不确定性问题的解决成为目前研究... 详细信息

汽车发动机是一个复杂的动力系统,其设备之间的复杂性导致汽车发动机故障诊断的复杂性和不确定性。由于这种不确定性的存在,使得难于建立一个定性的模型用于汽车发动机故障诊断。故障诊断技术发展至今,不确定性问题的解决成为目前研究的首要问题。贝叶斯网络作为目前最有效的解决不确定性问题和表达不确定性知识的推理模型,已经成为故障诊断领域的研究热点。本文针对汽车发动机故障诊断中存在的不确定性问题,对故障诊断的方法比较、故障模式和原因分析、贝叶斯网络建模及故障诊断推理等问题做了研究,具体工作表现在以下几个方面: 分析了各种故障诊断技术和多种解决不确定性问题的方法,通过比较,从理论上确定了贝叶斯网络在故障诊断领域的优势。研究了贝叶斯网络理论,包括贝叶斯网络的特征、贝叶斯网络结构学习和参数学习、贝叶斯网络推理。在对汽车发动机故障模式和原因分析的基础上,建立了基于贝叶斯网络的故障诊断模型,并对模型的网络结构构建、知识表达进行了深入研究。文章针对贝叶斯网络结构学习复杂性高的缺点,提出基于分簇理论的贝叶斯网络结构优化算法。该算法在原始网络模型结构的基础上进行优化搜索,结合先验知识,旨在寻找最优的网络拓扑结构。文章论述了该算法的原理,基于该算法的诊断推理,并且从网络信息误差和算法复杂度等方面分析了该算法的性能。通过比较,说明改进的贝叶斯网络故障诊断算法在性能上有很大提高。论文建立了基于贝叶斯网络的汽车发动机故障诊断系统,并用C#语言实现了整个系统,包括网络建模,结构学习,诊断推理,决策维修等。通过试验和比较,表明此方法能有效地降低推理复杂度,提高诊断正确率,从而验证该故障诊断模型及算法能有效地解决汽车发动机故障诊断中的不确定性问题。

关键词：不确定性问题贝叶斯网络发动机故障诊断簇理论

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光谱分析在汽车发动机故障诊断方面的应用

东北林业大学学报 1983年第2期 139-148页

作者：刘忠臣孙吉虹朱广田

随着汽车保有量的增加,汽车发动机诊断技术也在不断发展。目前,发动机的诊断方法很多,但大多数方法都只能对已发生的故障进行诊断,而不能对即将发生的故障进行预测。这样,在一般情况下只有当故障明显暴露——即发生恶性损坏之后才能进... 详细信息

随着汽车保有量的增加,汽车发动机诊断技术也在不断发展。目前,发动机的诊断方法很多,但大多数方法都只能对已发生的故障进行诊断,而不能对即将发生的故障进行预测。这样,在一般情况下只有当故障明显暴露——即发生恶性损坏之后才能进行修理,增加了维修费用、维修时间,造成人力、物力的浪费。例如,曲轴轴颈与轴承,活塞与缸套,活塞销与铜套等配合件,在液体润滑条件下,机械损伤与磨损都很小。如果上述磨

关键词：汽车汽车发动机金属元素含量发动机故障诊断

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反滤波技术在发动机故障诊断中的应用

工程兵工程学院学报 1990年第2期 53-58页

作者：石玉祥郭刚

机器运行时存在振动。当机器出现故障时,机体表面的振动信号会发生变化,因此,振动法监测和诊断机器的工作状态已成为一种很有前途的不解体监测和诊断方法。振动法在监测和诊断旋转机械故障方面已获得很大成功。由于发动机故障形式多,结... 详细信息

机器运行时存在振动。当机器出现故障时,机体表面的振动信号会发生变化,因此,振动法监测和诊断机器的工作状态已成为一种很有前途的不解体监测和诊断方法。振动法在监测和诊断旋转机械故障方面已获得很大成功。由于发动机故障形式多,结构和工作方式复杂,所以,振动法用于发动机故障诊断与工况监测有一定的困难。有文献用模式识别方法对发动机机体表面振动信号进行分析,判断发动机内部的状态;

关键词：发动机缸盖发动机故障诊断滤波技术振动法发动机机体表面振动信号传递函数内部故障气缸压力监测诊断系统

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汽车发动机故障诊断信息网站的开发研究

内燃机 2003年第3期 40-41页

作者：孙培峰潘爱华浙江水利水电高等专科学校北京 100020 中国电子信息产业集团公司浙江杭州 310016

在分析总结汽车发动机故障诊断技术的基础上,结合现代网络技术、多媒体技术及数据库技术,运用网络编程语言ASP和ACCESS数据库,设计开发了汽车发动机故障诊断信息网站,并介绍了网站的特点及具体策划制作过程。

关键词：多媒体信息网站发动机故障诊断 ASP网络编程 ACCESS数据库