康明斯6BT柴油機智能診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、本文是東北大學(xué)設(shè)備診斷工程中心與沈陽軍區(qū)65182部隊針對康明斯6BT柴油機狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷的實際需求，聯(lián)合研發(fā)的一個實際項目。柴油機作為典型往復(fù)機械，其用途越來越廣泛。由于柴油機具有高速運動質(zhì)量，使其運動學(xué)、動力學(xué)形態(tài)比旋轉(zhuǎn)機械復(fù)雜的多，因而對其進行故障診斷的難度也更大。雖然經(jīng)歷了十幾年的發(fā)展，但對柴油機故障機理及診斷方法的了解卻遠不如旋轉(zhuǎn)機械，應(yīng)用傳統(tǒng)的診斷的方法很難精確診斷。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和日益成熟，在故障診斷領(lǐng)域獲得越

2、來越廣泛的應(yīng)用，用智能診斷技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)診斷方法對柴油機進行診斷已成為一種必然的發(fā)展趨勢。 本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相結(jié)合的系統(tǒng)框架，在融合了多種信號處理、特征提取方法以及故障診斷理論的基礎(chǔ)上，對康明斯6BT柴油機進行狀態(tài)識別和故障診斷。著重研究了柴油機信號的預(yù)處理、特征提取方法以及針對不同信號種類和故障狀態(tài)下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別和信息融合的應(yīng)用方法，以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的建立方法，并編制軟件實現(xiàn)了實用的智能診斷系統(tǒng)。系統(tǒng)采用

3、以振動為作為主要診斷依據(jù)，其他狀態(tài)參數(shù)如瞬時轉(zhuǎn)速、聲音、噴油壓力等為輔助診斷依據(jù)?；谶@種診斷思想，詳細研究了柴油機各狀態(tài)參數(shù)的信號預(yù)處理和特征提取方法。以應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷為前提，比較了傳統(tǒng)特征提取方法的優(yōu)劣，探討了其適用范圍，并針對不同的信號、故障特征提出多種新的特征提取方法。以MATLAB信號提取工具箱為基礎(chǔ)，研究了特征提取平臺的建立方法以及特征參量的選擇原則與優(yōu)化方法。 文中研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別和信息融合在柴油機故障診

4、斷領(lǐng)域中的應(yīng)用?？偨Y(jié)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別的全過程，探索出一條自動建立模式識別網(wǎng)絡(luò)的途徑，并在實踐中驗證了其可行性。還提出了以多傳感器信息融合方式實現(xiàn)不同診斷目的、提高診斷精度的思想并驗證了其可行性。簡要闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的原理、結(jié)構(gòu)和優(yōu)缺點，并深入研究了兩種診斷方法的結(jié)合方式以及在故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用方法。提出了一種建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)診斷模式，并基于此種模式設(shè)計了系統(tǒng)各功能子模塊。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)設(shè)計思想和軍區(qū)的現(xiàn)場應(yīng)用