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柴油機故障診斷的發(fā)展趨勢

 

柴油機故障診斷涵蓋了信號的采集、數據的處理與特征值提取、故障診斷與分類(lèi)三個(gè)主要部分,而其故障診斷技術(shù)卻綜合了多種學(xué)科與理論知識,經(jīng)歷了由傳統診斷技術(shù)到智能診斷技術(shù)的發(fā)展歷程。


雖然柴油機故障診斷技術(shù)在工程應用方面已經(jīng)取得許多突破性的進(jìn)展,但由于柴油機系統結構復雜,運轉中零部件工作狀況相互干擾,且故障類(lèi)型多種多樣,至今沒(méi)有形成一套快速有效、廣泛通用、結果理想的診斷方法。其主要面對的困難有:


(1)柴油機本身零部件結構組成繁雜,運行中,各工作系統的作用關(guān)系不明朗;其次,對于不同型號的柴油機,零部件構造、系統組成及工作原理也有所差別,即一種柴油機的故障診斷方法應用于另一種柴油機,所得到的診斷結果與當前的運行狀態(tài)不符。


(2)由于柴油機是一種往復式旋轉機械設備且工作中伴隨著(zhù)大量的噪聲,因此,在某瞬時(shí)采集到的振動(dòng)信號并不能如實(shí)反映柴油機整體狀態(tài)好與壞。


(3)柴油機故障診斷中,無(wú)法準確判定征兆與故障的對應關(guān)系,即兩者間不是一一對應,而是一對多的現象。


在未來(lái)的社會(huì )發(fā)展中,隨著(zhù)科學(xué)研究的日益深入,智能優(yōu)化算法與計算機技術(shù)不斷更新和相互融合,將其運用到柴油機故障診斷中以提高診斷過(guò)程的快速性和診斷結果的準確性定會(huì )成為時(shí)代進(jìn)步的趨勢?;诖?,今后的進(jìn)展方向主要體現在以下幾方面:


(1)信號處理方面鑒于柴油機振動(dòng)信號具有非平穩性、瞬時(shí)性和突變性,進(jìn)一步改進(jìn)和完善信號分析處理方法(如時(shí)頻域分析中信息提取方法等),以求能夠從原始信號中獲取更多體現機器狀態(tài)的信息是未來(lái)故障診斷的一個(gè)重要研究突破點(diǎn)。


(2)診斷結果方面每種智能優(yōu)化算法均有自身的優(yōu)勢和不足,因此,為能夠提高診斷結果的正確率,將多種優(yōu)化算法相互融合,優(yōu)勢互補,并結合柴油機故障分析方法進(jìn)行診斷,例如本論文人工蜂群算法優(yōu)化支持向量機來(lái)獲得最佳性能參數,進(jìn)而能在最后的柴油機故障分類(lèi)中以求得更高的精確度。


(3)技術(shù)資源方面為確保生產(chǎn)效益和工作效率,利用計算機技術(shù)建立故障診斷系統和信號數據采集分析系統,利用網(wǎng)絡(luò )技術(shù)進(jìn)行信息共享,實(shí)現信息融合的在線(xiàn)診斷。




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