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1、內(nèi)燃機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)對(duì)機(jī)械系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)至關(guān)重要。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,機(jī)械設(shè)備的復(fù)雜度逐漸提高,設(shè)備的故障診斷也越來(lái)越受到重視,逐漸成為工業(yè)領(lǐng)域很重要的一個(gè)技術(shù)分支。該技術(shù)是通過了解和掌握設(shè)備的的運(yùn)行狀態(tài),發(fā)現(xiàn)設(shè)備存在的異常,分析異常的原因,并提出改進(jìn)措施等的一門學(xué)科。在工業(yè)化生產(chǎn)以及大小企業(yè)的運(yùn)營(yíng)中都離不開機(jī)械故障診斷,它的重要性不言而喻。建立內(nèi)燃機(jī)性能的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷系統(tǒng)有助于提高系統(tǒng)的可靠性和可維修性,有利于及時(shí)維修,降低成本,對(duì)
2、于延長(zhǎng)機(jī)械設(shè)備的使用壽命,提高生產(chǎn)效率具有巨大的經(jīng)濟(jì)意義。
時(shí)間序列分析法是一種直接地獲得系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能的方法,由時(shí)序分析法建立系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型來(lái)描述系統(tǒng)的變化或運(yùn)動(dòng)規(guī)律,從而揭示其狀態(tài)性能的發(fā)展趨勢(shì),和運(yùn)行狀態(tài)的好壞,預(yù)測(cè)其壽命等。但時(shí)間序列分析法在預(yù)測(cè)模型方面精度有限,使得刻畫系統(tǒng)實(shí)際情況的擬合性能較差,不能很好地反映系統(tǒng)的實(shí)際情況,尤其在一些突變的跳點(diǎn)上,模型不能及時(shí)響應(yīng)變化,而且計(jì)算量太大,不適用于數(shù)據(jù)量龐大的情況。針對(duì)傳
3、統(tǒng)時(shí)間序列分析法精度低、計(jì)算量大的缺點(diǎn),本文引入卡爾曼濾波對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分析處理,并將該處理方法應(yīng)用到內(nèi)燃機(jī)進(jìn)口導(dǎo)葉片等的狀態(tài)預(yù)測(cè)中,提高了模型的預(yù)測(cè)精度。最后基于卡爾曼濾波采用殘差分析法對(duì)內(nèi)燃機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)的好壞進(jìn)行分析,從而對(duì)其進(jìn)行故障診斷。相關(guān)研究?jī)?nèi)容如下:
(1)系統(tǒng)地介紹了建模方法和步驟,研究了時(shí)間序列的平穩(wěn)性判斷、平穩(wěn)化處理、模型識(shí)別、模型定階、模型參數(shù)的求取等,并分析了時(shí)序分析法的優(yōu)缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上,對(duì)采集到的某公
4、司的新型內(nèi)燃機(jī) NG60進(jìn)口導(dǎo)葉片附近的溫度、角度、壓力等傳感器數(shù)據(jù),用時(shí)間序列分析法分析建模。
(2)介紹了卡爾曼濾波原理以及常見的卡爾曼濾波技術(shù),引入了狀態(tài)空間模型,對(duì)內(nèi)燃機(jī)的性能進(jìn)行狀態(tài)估計(jì),研究了時(shí)間序列分析法建立的模型與狀態(tài)空間模型之間的轉(zhuǎn)化關(guān)系,在時(shí)序分析的基礎(chǔ)上建立狀態(tài)空間模型。對(duì)比時(shí)間序列分析法,卡爾曼濾波技術(shù)處理的時(shí)間序列模型精度更高,誤差更小,且計(jì)算時(shí)間明顯縮減。
(3)提出了基于ARIMA模型的
5、內(nèi)燃機(jī)故障診斷方法,并分析了卡爾曼濾波的的輸出,提出了基于卡爾曼濾波的內(nèi)燃機(jī)故障故障診斷方法,將該方法應(yīng)用于內(nèi)燃機(jī)進(jìn)口導(dǎo)葉片附近的溫度、角度、壓力等傳感器數(shù)據(jù),對(duì)內(nèi)燃機(jī)進(jìn)行故障檢測(cè)與預(yù)警,證明該方法有良好的應(yīng)用價(jià)值。
(4)設(shè)計(jì)了內(nèi)燃機(jī)時(shí)序分析的GUI,包括時(shí)間序列頻域、相關(guān)性等的對(duì)比分析,使得對(duì)于內(nèi)燃機(jī)性能的監(jiān)測(cè)更為全面、直接,方便了技術(shù)人員對(duì)于內(nèi)燃機(jī)設(shè)計(jì)的把握,也方便了內(nèi)燃機(jī)使用人員及時(shí)全面地獲得內(nèi)燃機(jī)各傳感器采集的數(shù)據(jù)信
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