柴油发动机故障诊断技术研究

摘要:给出一种声发射在柴油发动机故障检测诊断中应用的方法，采用自适应滤波、小波分析及神经网络等现代新技术，寻找故障诊断的新方法,并采用MATLAB进行了仿真研究。

关键词:自适应滤波;故障检测;小波分析;神经网络

中图分类号: TK421  文献标识码: A 文章编号:1673-3142(2006)07-0014-04

The Study of Diesel Engine Fault Detection and Diagnosis

Liu Weidong, Ding Enjie

(University of Mining and Technology, Xuzhou 221008, China )

Abstract: The text gives a new way in diesel engine fault detection and diagnosis by acoustic emission , which combined adaptive filter, wavelet analysis and neural networks. All the technology adopted in this essay is simulated with MATLAB.

Key Words: adaptive filter; fault detection and diagnosis; wavelet analysis; neural networks

0引言

柴油发动机是一种用途非常广泛的动力机械。其可靠性和耐久性在运行过程中的地位日益突出。由于发动机强化程度提高,其结构变得极为复杂,工作条件也十分恶劣,发生故障的可能性大大增加。为确保发动机安全运行，提高其可靠性和安全运转率，必须加强发动机运行管理，加强对发动机故障的早期诊断和预防。本文从声发射技术入手，设计一种综合故障检测诊断的方法。

1声发射信号监测和处理流程

声发射信号接收的好坏，关系到我们对信号处理及分析的正确性，进而影响故障监测和诊断的精确度，如何采集声发射信号及对其如何进行预处理就变得非常重要。声发射信号监测系统框图如图1所示，包括信号的接收(声发射传感器)、信号的预处理(前置放大器、自适应滤波器、门槛值检测器)、信号分析及特征信号提取单元(时间计数器、能量处理器、频率分析器等)、故障诊断单元。