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PCA-BP神经网络在甲醇/柴油双燃料发动机故障诊断中的应用与研究
| 论文题名： | PCA-BP神经网络在甲醇/柴油双燃料发动机故障诊断中的应用与研究 |
| 关键词： | 双燃料发动机;BP神经网络;主成分分析;故障诊断 |
| 摘要： | 我国交通运输产业的不断发展，汽车保有量增加，燃料需求增加。为减轻对石油资源的依赖，替代燃料发动机得到了稳步发展。甲醇/柴油双燃料发动机得到了国内外学者持续的研究与探索。甲醇/柴油双燃料发动机由于新增加了甲醇供给系统，出现新型故障类型，由甲醇系统故障引起的发动机问题很多。为了支持甲醇/柴油双燃料发动机推广，开发一套甲醇/柴油双燃料发动机诊断软件重是一项要的工作。开发基于PCA-BP神经网络的发动机故障诊断软件，需要从甲醇/柴油双燃料发动机台架试验、发动机故障诊断模型建立和故障诊断软件开发三个方面进行，主要工作如下： （1）甲醇/柴油双燃料发动机台架试验。以常柴4G33TC发动机为基础进行改装，加装甲醇供给系统，实现进气道甲醇喷射，硬件选取北京华海S1控制单元作为甲醇喷射系统的主要控制器，搭建甲醇/柴油双燃料发动机台架，开展甲醇/柴油双燃料发动机功能试验。对甲醇/柴油双燃料发动机在正常运行、单缸甲醇停喷、进气道堵塞、甲醇喷油器阻塞以及甲醇供油管泄露等情况进行试验，对甲醇/柴油双燃料发动机台架在正常运行时和不同种故障发生时的数据进行采集。为检验建立的故障诊断模型提供试验数据支撑。 （2）甲醇/柴油双燃料发动机故障诊断方法研究。通过甲醇/柴油双燃料发动机台架的试验获取的历史运行参数和故障数据，建立运行参数-故障数据样本集，选取归一化处理方法处理样本数据。先运用主成分分析简化输入参数，然后构建基于神经网络的发动机故障诊断模型并使用试验所得发动机运行样本数据进行训练。 （3）完成故障诊断软件总体开发与验证。根据试验所得建立的数据库存储的甲醇/柴油双燃料发动机运行参数数据，将LabVIEW良好的界面特点和MATLAB强大的计算能力结合，在LabVIEW里连接PCA子系统与BP神经网络子系统，设计开发PCA-BP网络诊断软件。达到精度要求需要的网络训练步数为11，训练时间为0.622s，输出误差小，为9.4×10-3，诊断精度高。运用训练的PCA-BP神经网络故障诊断模型对所选取的进气道阻塞、单缸甲醇停喷、甲醇喷油器阻塞进行故障诊断，准确率分别可达99.46%、97.31%、99.58%，确定发动机故障诊断模型的可行性及准确度。对诊断软件的实时显示与故障诊断功能进行测试，故障诊断的实用性与有效性得到了很好的验证。 |
| 作者： | 周德峰 |
| 专业： | 动力工程 |
| 导师： | 李捷辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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