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基于时序分析和K-L信息距离的柴油机气阀机构故障诊断

发布时间:2020-09-11 发布时间:
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柴油机是一种常见的动力机械,在国民经济及军事领域具有极其重要的作用。由于其结构复杂,工作条件恶劣,故障发生率较高,而气阀机构故障在柴油机故障中所占的比例高达15.1%,其常见故障现象有两种:气阀漏气和气门间隙异常。柴油机气缸盖直接承受气缸内产生的压力以及气阀机构的冲击,因此缸盖振动信号包含着反映柴油机技术状态的有用信息。通过对缸盖振动信号的分析,可以实现气阀机构的快速检测与诊断。本文通过对缸盖振动信号进行时问序列分析,建立其AR模型,最后用K-L信息距离进行故障状态识别,诊断结果比较好。

1 试验数据采集系统及工况设置

进气阀由于受进气流的冷却作用,热负荷较轻,故障率较低,而排气阀的热负荷相对较重,故障率较高,而且对其检测相对困难。为了对气阀机构故障进行有效的研究和诊断,本文选择排气阀为研究对象。试验在6135柴油机上进行,图1为测试与数据处理系统的示意图。图中1为振动加速度传感器,测量被测缸的缸盖振动信号。上止点脉冲传感器2安装在凸轮轴旁,测量被测缸上止点信号,上止点信号用来标定振动信号。被测缸排气门状态设置如表1所示,空载运行,1 500 r/min,采样频率为25 kHz。其中新气阀模拟气阀机构的一般漏气,开口4 mm


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