摘要：发动机作为动力装置,在工业中的作用越来越大,异常工作的发动机会给操作者带来危险,在危险出现之前,对发动机的故障进行诊断显得尤为重要。该探讨采取NI公司的LabVIEW虚拟仪器开发平台,开发了发动机缸盖振动信号采集系统,采取Matlab数学软件编写了希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Tranorm,简称为HHT)算法和最小二乘支持向量机运算程序,并且在Matlab平台上建立了基于HHT策略的发动机故障诊断模型,组建了一套完整的基于HHT与最小二乘支持向量机的发动机故障诊断系统,并且用295柴油机分别进行发动机单缸失火、气门漏气及喷油提前故障的无拆卸故障诊断试验探讨,主要结论如下：(1)探讨了HHT的论述,利用HHT对非平稳的发动机缸盖振动信号进行处理。经验方式分解(EMD)能够将原始信号进行自适应分解,分解后的各个固有模态函数IMF突出了原信号的不同局部特点,Hilbert变换可以清晰的表示出原始信号的频率分布及出现概率。(2)设计了发动机故障诊断系统的硬件部份,利用FC2000测控系统、CA-YD-106型压电式加速度传感器、YE5853A电荷放大器、PCI-6040E型数据采集卡和SCB-68接线盒组成了发动机故障诊断系统。(3)基于LabVIEW虚拟仪器开发平台,建立了发动机故障诊断信号测量采集系统,该系统制约面板分为四个区域：标题栏、制约栏、参数设置栏和图形显示栏。该系统操作简单,利用方便灵活,并且能够快速、连续、准确的采集发动机的振动信号,并将之存储到计算机中。(4)分别采取HHT策略对发动机不同状态,不同工况缸盖振动信号进行浅析,得到能够反应振动信号频域信息的边际谱。以边际谱上提取中频段(1000-2000Hz)特点信息,采取最小二乘支持向量机建立故障诊断模型,初始诊断模型的误认率较高。最小二乘支持向量机最重要的参数有两个：错分样本惩罚程度的可调参数gam和初始RBF函数的参数sig2,利用交叉验证优化参数策略优化gam和sig2,优化后的模型能够更加准确分辨发动机的工作状态。(5)采取Matlab编写HHT变换程序及最小二乘支持向量机程序,建立了发动机正常运行、失火故障、气门漏气故障和喷油提前故障诊断系统,得到以下结论：在空载情况下,转速为800r/min时,测试结果表明,该模型可以准确地分辨正常运行、单缸失火、气门漏气故障的工作状态,诊断准确率为96.67%；在空载情况下,转速为1200r/min时,,测试结果表明,该模型可以准确地分辨正常运行、单缸失火、气门漏气等工作状态,诊断准确率为96.67%;在负载为25N·M情况下,转速为800r/min时,,测试结果表明,该模型可以准确地分辨出正常运行、气门漏气、喷油提前等工作状态,诊断准确率为96.67%；在负载为25N·M情况下,转速为1200r/min时,,测试结果表明,该模型可以准确地分辨出正常运行、气门漏气、喷油提前等工作状态,诊断准确率为93.33%。(6)试验结果表明该系统能有效地对发动机失火故障、漏气故障和喷油提前故障进行无拆卸故障诊断。关键词：发动机论文HHT论文故障诊断论文支持向量机论文
摘要6-8
Abstract8-10
1 绪论10-15
1.1 探讨目的与作用10-11
1.2 国内外探讨近况11-13
1.3 探讨内容及技术路线13-15
1.3.1 探讨内容13-14
1.3.2 技术路线14-15
2 发动机故障诊断的HHT论述基础15-20
2.1 引言15
2.2 HHT论述基础15-20
2.2.1 瞬时频率16
2.2.2 本征模态函数16-17
2.2.3 经验方式分解17-18
2.2.4 Hilbert变换与Hilbert边际谱18-19
2.2.5 HHT策略的改善19-20
3 发动机失火和漏气故障及喷油提前故障诊断的系统的设计20-32
3.1 发动机故障诊断系统的总体设计20-21
3.2 发动机故障诊断系统的硬件设计21-26
3.2.1 发动机制约仪器的选择21-22
3.2.2 传感器的选择22
3.2.3 电荷放大器的选择22-23
3.2.4 数据采集卡的选择23-24
3.2.5 线路接线盒的选择24-26
3.3 发动机故障诊断系统的软件设计26-32
3.3.1 基于LabVIEW平台的数据采集及存储26-28
3.3.2 HHT算法与Matlab仿真试验28-32
4 发动机燃气系统故障诊断的试验探讨32-48
4.1 发动机故障诊断的试验案例设计32-33
4.1.1 试验对象32
4.1.2 传感器安装32-33
4.1.3 试验案例33
4.1.4 试验步骤33
4.2 发动机失火和漏气故障诊断的试验探讨33-41
4.2.1 试验结果HHT变换浅析33-36
4.2.2 边际谱特点数据的提取36-37
4.2.3 基于最小二乘支持向量机发动机故障诊断模型的建立37-38
4.2.4 最小二乘支持向量机故障诊断模型的优化38-39
4.2.5 优化后最小二乘支持向量机故障诊断模型的验证39-41
4.3 发动机气门漏气和喷油时间提前故障诊断的试验探讨41-48
4.3.1 试验结果HHT变换浅析41-43
4.3.2 边际谱特点数据的提取43-44
4.3.3 基于最小二乘支持向量机的发动机故障诊断模型建立44
4.3.4 最小二乘支持向量机故障诊断模型的优化44-46
4.3.5 最小二乘支持向量机故障诊断模型的验证46-48
5 结论与讨论48-50
5.1 结论48-49
5.2 讨论49-50
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