神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在柴油機(jī)故障診斷與控制中應(yīng)用的研究.pdf

1、該文以解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用的實(shí)時(shí)性和有效性為研究目的,并以柴油機(jī)進(jìn)排氣系統(tǒng)故障診斷和燃油噴射控制為應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行了相應(yīng)的研究工作.為新技術(shù)在內(nèi)燃機(jī)中的應(yīng)用作了點(diǎn)鋪墊,以求有所創(chuàng)新.針對(duì)柴油機(jī)故障診斷系統(tǒng),該文建立了一套295柴油機(jī)進(jìn)排氣系統(tǒng)的非復(fù)合故障模擬試驗(yàn)臺(tái)架,人為設(shè)置了氣門(mén)間隙過(guò)小、氣門(mén)間隙過(guò)大、進(jìn)氣門(mén)漏氣和排氣門(mén)漏氣等故障,并在實(shí)機(jī)上進(jìn)行了故障模擬試驗(yàn).在振動(dòng)信號(hào)采集過(guò)程中,采取了上止點(diǎn)信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)的同步采樣,以獲取整循環(huán)的缸蓋

2、振動(dòng)信號(hào),為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波分析的故障診斷提供數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)支持.在振動(dòng)信號(hào)故障特征提取前,該文利用小波降噪去除隱藏在缸蓋振動(dòng)信號(hào)中的環(huán)境白噪聲,以利于故障的識(shí)別.對(duì)不采用小波降噪的信號(hào)處理進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證,結(jié)果表明經(jīng)過(guò)小波降噪后的診斷方法比未經(jīng)小波降噪的診斷方法故障識(shí)別率有一定程度的提高.該文提出了小波降噪、基于區(qū)間的小波包特征提取和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合的故障診斷方法,并以柴油機(jī)進(jìn)排氣系統(tǒng)故障為例驗(yàn)證了該方法的可行性.實(shí)時(shí)性問(wèn)題是柴油機(jī)神經(jīng)網(wǎng)

3、絡(luò)燃油噴射控制中存在的主要問(wèn)題,目前對(duì)實(shí)時(shí)性的研究還比較少.為此,在硬件方面,該文采用快速的數(shù)字信號(hào)處理器取代常用的單片機(jī)來(lái)提高系統(tǒng)控制的速度;在軟件方面,該文采用快速的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).由于RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的選取對(duì)其逼近精度和運(yùn)算速度有較大影響,所以該文采用基于赤池信息準(zhǔn)則和遺傳算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的同時(shí)優(yōu)化方法來(lái)優(yōu)化控制網(wǎng)絡(luò)模型,結(jié)果表明該方法能達(dá)到網(wǎng)絡(luò)逼近性能和復(fù)雜程度之間的折中,以結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)改善系統(tǒng)控制的實(shí)時(shí)性.最后