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基于智能理论的柴油机冷试关键技术研究
| 论文题名： | 基于智能理论的柴油机冷试关键技术研究 |
| 关键词： | 汽车柴油机;冷试技术;数据分析;故障诊断;智能理论 |
| 摘要： | 随着汽车行业的快速发展，汽车保有量的逐渐上升，行业内对发动机装配质量与整机性能提出了更高要求。为保证在行业内的竞争力，各发动机厂商采取了一系列技术创新手段，保质量、降成本、促生产。柴油机在总装完成后，为保证出厂的发动机质量合格，各厂商要对柴油机进行试车，传统手段是采用热试的方法，测试系统采集扭矩油耗等性能参数。近年来，冷试技术的出现让发动机厂商有了新的检测选择。冷试技术是在无燃烧的情况下采集不同转速下的数据，通过数据分析评判发动机状态的，冷试技术以其测试效率高，污染小，经济性好的优势逐渐受到发动机厂商的青睐。本文主要包括两个方面的内容，一是对数据分析评判方法进行研究，提高冷试判定的准确性;二是基于冷试数据对故障发动机进行快速故障诊断，提高生产效率。 本文基于某生产线的发动机冷试数据，为制定合理的冷试参数评判标准，需要对冷试数据进行统计分析，针对冷试数据非正态、多峰值、分布状态多样的特点，建立按分布状态进行数据处理流程方法。对不符合正态分布的单峰问题，引入Box-Cox方法与Johnson方法将非正态分布转换成正态分布，通过转换-确定控制限-逆转换的方法确定控制限值。对双峰问题，构造分布函数，估计分布函数参数，采用分位数图对估计的分布函数进行检验，基于获得的估计分布函数进行控制限确定。最后通过工程计算实例验证以上方法的可行性。 针对故障诊断尤其是振动噪声的故障诊断需要进行信号分析的问题，本文研究了时频分析的信号处理方法，重点研究了VMD方法的应用，讨论了VMD方法参数选择对信号分析的影响，提出利用子空间信噪比估计的方法，估计内涵模态的信噪比，区分有效模态与虚假模态，优化参数的选择，提高VMD方法处理信号的稳定性，将此方法通过仿真实验应用于降噪处理，同时与其他方法进行比对，验证该方法在处理信号上的优越性。 基于冷试数据进行故障诊断分析，提出了两种柴油机冷试特征向量的建立方法。第一种方法是对振动信号进行时频处理，计算内涵模态分量的的相对能量建立特征向量。第二种方法是选择进气压力与排气压力波作为特征提取源，通过归一化处理建立特征向量。以柴油机进排气门故障为例，提取信号特征向量，基于SVM算法进行训练分类，计算多次故障识别率，验证两种方法进行故障诊断的可行性。 |
| 作者： | 樊刘杨 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 邵莉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2020 |
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