基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機燃油系統(tǒng)故障診斷的設計與實現(xiàn).pdf

1、目前，柴油機燃油系統(tǒng)故障診斷理論和方法已成為研究的熱門課題。作為往復式機械的典型代表，柴油機燃油系統(tǒng)故障呈現(xiàn)出復雜性和多樣性的特點，因而應用傳統(tǒng)的故障診斷理論和方法很難達到預期的目的和要求。神經(jīng)網(wǎng)絡理論的不斷成熟，為柴油機燃油系統(tǒng)故障診斷提供了新思路、新方法。特征提取是故障診斷的重要環(huán)節(jié)，是決定診斷成功與否的關鍵。小波變換，由于其具有空間局部化的性質，成為了特征提取的重要手段。因此，小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡的結合一小波神經(jīng)網(wǎng)絡在柴油機燃油系統(tǒng)

2、故障診斷中備受關注。本論文以現(xiàn)代檢測技術、小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡等理論為基礎，設計了柴油機燃油系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)，并將其應用于工程中，取得了很好的效果。本論文的主要工作體現(xiàn)在以下幾個方面：
　　 1、采用了新型的不解體安裝的固態(tài)信號采集方法。采用夾持式傳感器，間接得到高壓油腔內(nèi)的壓力波形，實現(xiàn)柴油機油壓波形的不解體在線采集。
　　 2、研究了基于小波變換的特征提取方法。在分析和闡述小波變換的基本理論和方法的基礎上，針對油

3、壓波形的特點，研究了以下提取油壓波形特征的方法：
　　 (1)小波系數(shù)模極大值法。柴油機油壓信號在起噴點和最大噴油壓力點往往包含著故障信號的重要特征。針對這一特點，本文應用小波系數(shù)模極大值法進行多尺度信號邊緣檢測，分析提取油壓信號的故障特征。結果表明，小波系數(shù)模極大值法可較準確的提取油壓信號的故障特征。
　　 (2)小波包頻帶能量分析法。根據(jù)頻帶能量分析技術，提出“能量-故障”法，進行油壓信號的故障特征提取。結果表明，采

4、用頻帶能量分析法優(yōu)于小波系數(shù)模極大值法，它提取的能量特征更適合作為神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷的輸入向量。
　　 3、研究了神經(jīng)網(wǎng)絡診斷柴油機燃油系統(tǒng)故障的方法。針對BP網(wǎng)絡易陷入局部極小值和收斂速度慢的缺點，提出了以下診斷燃油系統(tǒng)故障的方法。
　　 (1)研究了基于RBF網(wǎng)絡的燃油系統(tǒng)故障診斷。充分利用RBF網(wǎng)絡具有唯一最佳逼近和沒有局部極小點的重要特征，對柴油機燃油系統(tǒng)進行故障診斷。診斷結果表明，采用RBF這種新型的網(wǎng)絡結構，進

5、行柴油機燃油系統(tǒng)故障診斷，可以從根本上避免網(wǎng)絡陷入局部極小點和收斂速度慢的問題，從而準確快速地診斷故障。
　　 (2)探索了基于SOFM網(wǎng)絡的燃油系統(tǒng)的故障診斷。根據(jù)SOFM理論構建網(wǎng)絡模型，并用于診斷燃油系統(tǒng)故障。結果表明，SOFM網(wǎng)絡診斷模型對輸入樣本向量要求較高，但診斷結果較為準確。
　　 4、提出了小波包神經(jīng)網(wǎng)絡應用于柴油機燃油系統(tǒng)故障診斷中的新方法。文中闡述了應用小波變換提取特征信息的方法和神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構與

6、理論，將小波包能量與RBF網(wǎng)絡相結合用于燃油系統(tǒng)故障診斷。小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡的松散型結合，大大提高了診斷的準確性。
　　 5、以165型柴油機作為研究對象，設計了柴油機燃油系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)，并進行了現(xiàn)場驗證。上位機基于VC++設計，下位機基于89C52單片機設計，二者通過RS-232進行串行通訊?，F(xiàn)場驗證了本系統(tǒng)的可行性，能實現(xiàn)柴油機燃油系統(tǒng)實時在線診斷。
　　 最后，對本文所做的工作，以及獲得的成果經(jīng)驗進行了簡單總結