畢業(yè)論文---發(fā)動機瞬時轉(zhuǎn)速的時域分析

1、<p><b>　　一．前言</b></p><p>　　柴油機是—種復(fù)雜的往復(fù)式動力機械,由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜,運動部件多,使柴油機故障診斷十分困難。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及自動化程度的提高,柴油機故障診斷技術(shù)已從最開始的事后維修發(fā)展到定時檢測、再到現(xiàn)代故障診斷技術(shù)的視情維修。和其它類型機械的故障診斷一樣,柴油機故障診斷首先必須對故障機理進行研究,并以故障信號的檢測及處理為基本技術(shù),以

2、故障信號處理和特征提取理論為基本理論,以基于信號處理及特征提取的故障類型識別為基本方法。目前對常用的柴油機故障診斷技術(shù)的研究內(nèi)容其發(fā)展方向進行討論。</p><p>　　1．1瞬時轉(zhuǎn)速波動診斷法</p><p>　　隨著就車檢測診斷技術(shù)的發(fā)展和發(fā)動機瞬時轉(zhuǎn)速檢測技術(shù)的提高,發(fā)動機轉(zhuǎn)速已不僅僅是一個基本的運行參數(shù),而且已經(jīng)成為檢測發(fā)動機性能與故障的手段。</p><p&g

3、t;　　發(fā)動機的轉(zhuǎn)速按測量轉(zhuǎn)角的大小(或時間的長短) 分為平均轉(zhuǎn)速、循環(huán)轉(zhuǎn)速和瞬時轉(zhuǎn)速3 種。平均轉(zhuǎn)速是指發(fā)動機在一段時間內(nèi)曲軸所轉(zhuǎn)過的圈數(shù)與時間的比值;循環(huán)轉(zhuǎn)速(或稱循環(huán)平均轉(zhuǎn)速) 是指發(fā)動機在一個工作循環(huán)內(nèi)的平均轉(zhuǎn)速;瞬時轉(zhuǎn)速是指發(fā)動機在一個工作循環(huán)中每一瞬時的轉(zhuǎn)速。因為各缸按進氣、壓縮、爆發(fā)、排氣的過程循環(huán)工作,作用在曲軸上的驅(qū)動力矩大于阻力矩時,曲軸轉(zhuǎn)速升高;而當(dāng)驅(qū)動力矩小于阻力矩時,曲軸轉(zhuǎn)速下降。發(fā)動機在一個工作循環(huán)中每缸作功

4、一次,對于一個均勻發(fā)火的N 缸機來說,一個循環(huán)中,扭矩和轉(zhuǎn)速會有N 次明顯的波動。圖1 示出某六缸柴油機在怠速工況下各缸均勻工作時瞬時指示扭矩Mi 與瞬時轉(zhuǎn)速n 隨曲軸轉(zhuǎn)角變化的曲線,圖中以第一缸進氣上止點作為0 ℃A ,因此1 ,2 ,3 ,4 ,5 與6 缸壓縮上止點分別對應(yīng)圖中的360 ℃A ,120 ℃A ,600 ℃A ,240 ℃A ,480 ℃A 與720 ℃A。當(dāng)發(fā)動機的某些系統(tǒng)或零部件技術(shù)狀況發(fā)生變化時,瞬時轉(zhuǎn)速的變化

5、規(guī)律就發(fā)生變化。因此,通過對瞬時轉(zhuǎn)速變化規(guī)律的研究,可以分析發(fā)動機的運行狀況,判斷發(fā)動機的性能,診斷發(fā)動機的故障。</p><p>　　柴油機曲軸的瞬時轉(zhuǎn)速波動信號能反映機器的工作狀態(tài),通過對瞬時轉(zhuǎn)速波動信號的分析可以得到機器運行狀態(tài)和相關(guān)故障的豐富信息。正常工況下,各缸的動力性能基本一致,柴油機運轉(zhuǎn)平穩(wěn),各缸瞬時轉(zhuǎn)速波動雖有差異,但總在一個</p><p>　　不大的范圍內(nèi),并呈現(xiàn)某種規(guī)

6、律性;但當(dāng)某個氣缸工作不正常時,動力的一致性遭到破壞,柴油機運轉(zhuǎn)平穩(wěn)性變差,轉(zhuǎn)速波動信號會產(chǎn)生嚴重變形,據(jù)此可以判斷其缸內(nèi)工作過程的好壞。存在的不足之處在于:</p><p>　　1) 　利用瞬時轉(zhuǎn)速波動雖然能夠確定工作不正常的缸位,但不能確定造成故障的原因。例如,缸內(nèi)壓力降低造成曲軸瞬時轉(zhuǎn)速變化,可能是活塞環(huán)或缸套磨損引起氣密性變差所致,也可能為燃油系統(tǒng)故障造成燃燒不充分所致等等。</p><

7、;p>　　2) 　由于要反映一周內(nèi)角速度的變化,瞬時轉(zhuǎn)速測量儀就要求高頻率響應(yīng),高精度,設(shè)備費用會很高;另外,現(xiàn)場安裝、調(diào)試使用均較困難。</p><p>　　1．2基于振動信號的時頻特征提取分析法</p><p>　　柴油機是一種高速的往復(fù)式動力機械,缸蓋振動信號是反映柴油機內(nèi)部各部件之間關(guān)系的極其敏感的參數(shù),它是缸內(nèi)氣體燃爆壓力、進排氣門落座沖擊和進排氣門開啟氣流沖擊等多種激勵力

8、綜合作用的結(jié)果,同時還受到機身整體振動等其它因素的影響,其表現(xiàn)形式既具有與工作循環(huán)有關(guān)的周期性特性,又具有非平穩(wěn)時變及某些沖擊特性[3 ] ,這給信號分析和診斷征兆提取帶來了很大的難度。振動信號特征提取分析法的依據(jù)是振動中包含有振源信息和狀態(tài)等信息,振動監(jiān)測及故障診斷的出發(fā)點是在機械動力特性分析及譜分析基礎(chǔ)上,研究柴油機運行過程中的故障原因與對應(yīng)的狀態(tài),主要分析方法有:</p><p><b>　　1）

9、 時域分析法</b></p><p>　　振動信號的時域特征參數(shù)主要有峰峰值、均值、均方幅值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、三階距、四階距、波形因子、脈沖因子、裕度因子等。這些特征參數(shù)由于測量比較直接,</p><p>　　可以用于在線監(jiān)測,同時也可以作為其它診斷方法的特征提取參數(shù)。</p><p><b>　　2） 頻域分析法</b></p

10、><p>　　頻域分析主要是通過某種變換,將振動信號從時域變換到頻域,然后再進行特征提取的一種方法。處理方法有古典譜估計法和現(xiàn)代譜估計法。古典譜法基于FFT快速算法,包括周期圖法、相關(guān)分析、相干分析、自譜、互譜、細化譜、倒頻譜、傳遞函數(shù)、譜趨勢分析等等?，F(xiàn)代譜法包括最大熵譜估計、ARMA 時序分析以及最小方差法等。古典法的優(yōu)點是可以用FFT 快速計算,物理意義明確;缺點是譜分辨率偏低,需要的數(shù)據(jù)量大,加窗后會產(chǎn)生泄露

11、,方差性能不好。現(xiàn)代譜分析法具有較高的分辨率,對數(shù)據(jù)量的要求較少,但是容易產(chǎn)生波形失真,信噪比低。</p><p>　　3 ）現(xiàn)代時頻分析法</p><p>　　時域和頻域分析適用基于平穩(wěn)或準(zhǔn)平穩(wěn)過程的振動信號,對柴油機而言,由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜,震源眾多,其振動信號在通頻帶范圍內(nèi)均有大量能量分布,單純用時域或頻域分析法則存在分辨率不足的問題。時頻分析法彌補了這一缺點。主要方法有</p&g

12、t;<p>　　1) 短時傅里葉變換(STFT)</p><p><b>　　其數(shù)學(xué)表達式為:</b></p><p>　　它具有時頻局部化的功能, 在時頻中相當(dāng)于帶通濾波器。當(dāng)變化時可以使窗函數(shù)在整個時域上滑動,因而具有時間局部化的特點。STFT 可分析非平穩(wěn)信號,但對準(zhǔn)平穩(wěn)信號效果更佳,當(dāng)選定g ( t) 后,時域分辨率不變,缺乏細化功能,反映強烈瞬

13、變非平穩(wěn)信號的能力不足。</p><p>　　2) Wigner 時頻分布</p><p><b>　　數(shù)學(xué)表達式為:</b></p><p><b>　　其加窗離散形式為:</b></p><p>　　Wigner 時頻的分布特點是信號在時頻上的分布,由于窗函數(shù)g ( k) 的局部化性質(zhì)以及x (

14、 n + k) x3 ( n - k)的關(guān)系,它具有對準(zhǔn)平穩(wěn)信號及非平穩(wěn)信號分析的能力。</p><p>　　3) 小波變換(Wavelet Transform)</p><p>　　小波變換在振動信號分析中屬于一種多分辨率的時頻分析方法,具有多分辨率的時頻局部化、快速線性多通道帶通濾波等優(yōu)點,為非平穩(wěn)信號的分析提供了一個有價值的工具[4 ] 。在實際工程應(yīng)用中,常使用簡單方便的二進小波變

15、換。小波變換的數(shù)學(xué)表達式為:</p><p>　　小波變換相當(dāng)于一個帶通濾波器和一個低通濾波器,在高頻范圍時間分辨率高,在低頻范圍頻率分辨率高;信號的分解和重構(gòu)可有針對性地選擇有關(guān)頻帶信息;全頻帶分析的結(jié)果,信息量既無冗余,也無疏漏。近年來,國內(nèi)外通過振動信號提取柴油機故障特征的研究已取得了較大進展,研究的重點是通過缸蓋或缸體振動信號,提取燃燒激振力及排氣門落座響應(yīng)的頻率特征,對柴油機工作過程故障進行診斷。但是,

16、這種方法大多局限于在實驗室對零部件單一模擬故障的診斷方面, 距實際應(yīng)用還有一定距離。主要困難有[5 ] :</p><p>　?、俨裼蜋C是一類復(fù)雜設(shè)備,表現(xiàn)在: 柴油機是一個由曲柄連桿機構(gòu)、氣門機構(gòu)、燃燒系統(tǒng)、潤滑系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)等組成的多層系統(tǒng),具有系統(tǒng)級、子系統(tǒng)級、部(組) 件級及零件級4 個層次;柴油機的結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜,加之輸入、輸出不明顯,因而無論是定量還是定性都難以用比較完備、準(zhǔn)確的模型對其結(jié)構(gòu)、功能、以及

17、狀態(tài)等進行有效的表達;柴油機的故障及產(chǎn)生故障的原因有時是模糊不清的,一個故障可能是多種因素綜合作用的結(jié)果,這比簡單的因果對應(yīng)關(guān)系復(fù)雜得多。</p><p>　?、诓裼蜋C的結(jié)構(gòu)、運動狀態(tài)復(fù)雜,型號眾多,而共性歸納不夠,所以適應(yīng)于某臺、某型號柴油機振動信號的分析法,對另一型號的柴油機未必可行;對同一機型取不同的測點進行測量,即使故障類型相同,所測量的結(jié)果都有可能是矛盾的。</p><p>　　

18、③柴油機振源多,系統(tǒng)傳遞路徑復(fù)雜,故障既有“縱向性”,又有“橫向性”,這一特性帶來了柴油機這一復(fù)雜系統(tǒng)中多個故障并存的現(xiàn)實,多故障的同時診斷導(dǎo)致對故障能否準(zhǔn)確定位這一十分困難的診斷問題。</p><p>　?、懿裼蜋C各類故障所對應(yīng)的振動頻率,無論從理論上還是實踐中都較難準(zhǔn)確確定,目前所采用的譜分析故障診斷方法,只是根據(jù)功率譜的形狀特征,用相似比較的辦法進行確定。在不同的故障形式產(chǎn)生相似形狀功率譜圖時,有可能發(fā)生誤

19、診,給實際判斷工作造成很大困難。</p><p>　　1．3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷法</p><p>　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在柴油機故障診斷中的應(yīng)用主要有:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接用于故障診斷,通過選擇關(guān)鍵參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入層, 故障類型在輸出層給出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于具有較強的非線性映射能力而被廣泛應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域。它通過對故障實例的訓(xùn)練和學(xué)習(xí),用分布在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)值來表達所學(xué)習(xí)的故障診斷知識,具有對故

20、障的聯(lián)想記憶、模式匹配和相似歸納的能力,可以實現(xiàn)故障和征兆間的復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。但是,基本BP 算法存在著局部極值和收斂速度慢等缺點。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入模擬退火法和遺傳算法,可以有效地解決局部極值,提高算法的收斂速度。</p><p>　　2) 　自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別。傳統(tǒng)模式識別過</p><p>　　程在特征提取上具有很大的盲目性,效率低。而自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式信息存儲

21、和并行處理,避開了模式識別中建模和特征提取的麻煩,從而消除了模式不符和特征提取不當(dāng)所帶來的影響,使故障狀態(tài)易于識別。</p><p>　　3) 　模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷應(yīng)用中具有廣闊的前景。由于柴油機狀態(tài)信號傳播路徑復(fù)雜、故障與特征參數(shù)的映射關(guān)系模糊,再加上邊界條件的不確定性、運行工況的多變性,使故障征兆和故障原因之間難以建立準(zhǔn)確的對應(yīng)關(guān)系。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用模糊集合論模糊語言變量及模糊邏輯推理來模擬人的模糊思維方

22、法,采用多層前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),結(jié)合人們的先驗知識進行模糊推理,使之具有準(zhǔn)確的非線性擬合和學(xué)習(xí)能力。由于權(quán)值初始化可根據(jù)先驗知識人為選擇,因此,網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度大大加快,并在一定程度上回避了梯度下降法存在的局部極值問題。</p><p>　　4) 　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相結(jié)合。主要有兩種策略:一是將專家系統(tǒng)構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),把傳統(tǒng)專家系統(tǒng)的基于符號的推理變成基于數(shù)值運算的推理,以提高專家系統(tǒng)的執(zhí)行效率并利用其學(xué)習(xí)能力解決專家系

23、統(tǒng)的學(xué)習(xí)問題;二是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視為一類知識源的表達和處理模型,與其它知識表達模型一起去表達領(lǐng)域?qū)＜业闹R。實踐證明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)結(jié)合,互補長短,克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的診斷推理不清楚、診斷解釋機制不強以及專家系統(tǒng)的知識“瓶頸問題”等缺陷,達到一種較完美的組合。此外,粗糙集(Rough Sets) 理論方法用于刻劃不完整數(shù)據(jù)和不精確知識的表達、學(xué)習(xí)和歸納十分有效。它能有效地分析和處理不精確、不完整、不一致等不完備性,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)系,

24、從而提取有用信息,簡化信息的處理。用粗糙集理論優(yōu)化條件屬性和決策屬性,再用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對屬性進行聚類分析,可以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點數(shù),提高學(xué)習(xí)效率。</p><p>　　5）　基于專家系統(tǒng)的智能化診斷方法</p><p>　　專家系統(tǒng)是人工智能的主要分支之一,其核心內(nèi)容包括:知識庫、知識獲取、推理機和解釋部分。專家系統(tǒng)按其知識表達方式的不同可分為基于規(guī)則的和基于框架的專家系統(tǒng);按其推理方式的

25、不同可分為正向推理和逆向推理。在知識表達方面,利用產(chǎn)生式規(guī)則進行知識表達,一方面得益于現(xiàn)有人工智能語言,如LISP ; 另一方面是它的表達合乎人的心理邏輯,便于進行知識獲取,利于人們接受。利用框架進行知識表達得到了越來越多的應(yīng)用,這主要得益于以C 語言為代表的面向?qū)ο蟮木幊碳夹g(shù)的興起及普及,C 語言對面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)極為支持,而框架正是一種面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在診斷推理方面,主要表現(xiàn)在對推理邏輯和推理模型的研究上。在人工智能領(lǐng)域, 存

26、在著許多推理邏輯,較著名的有模態(tài)邏輯與動態(tài)邏輯、3 - 值邏輯、直覺</p><p>　　主義邏輯的類型理論、時態(tài)理論、面向非單調(diào)推理的語義理論及不精確推理等。模糊邏輯作為一種降低系統(tǒng)復(fù)雜性的方法近期在專家系統(tǒng)的推理邏輯中得到了廣泛應(yīng)用,較成熟的有Zadeh 的近似推理方法、Dempster和Shafer 針對貝葉斯概率理論中先驗概率難以獲取而提出的證據(jù)理論等,國內(nèi)的許多專家系統(tǒng)也對模糊邏輯進行了發(fā)展;對推理模型

27、的研究則表現(xiàn)在如何對推理的知識進行劃分及控制,從而使推理過程更為有效。</p><p>　　如Davis 基于結(jié)構(gòu)與功能的推理模型,Gallanti 和Fink提出的集成診斷模型,Peng 的層次因果模型等。值得注意的是,最近有學(xué)者提出基于模型的知識庫理論,這使推理機制發(fā)生了根本改變,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、定性物理模型、可視覺模型等,這無疑給人工智能領(lǐng)域注入了新的活力。上述各類方法,雖然在現(xiàn)場應(yīng)用的難度上對柴油機故障診

28、斷的準(zhǔn)確性、可靠性、適用性等方面不同程度的存在一些缺陷,但是,它們豐富了柴油機故障診斷的手段。</p><p>　　1．4柴油機故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢</p><p>　　國外用聲振診斷技術(shù)來研究柴油機的故障始于70 年代后期,目前已取得突破性進展,世界航運先進國家,如瑞士、挪威、日本、丹麥、德國、英國和美國已逐步將此項技術(shù)應(yīng)用到船舶柴油機。美國1985 年研制出機車柴油機故障診斷專

29、家系統(tǒng)；Liogd’s Register of Shipping、英國University of Newcastle Marconi Command and Control System Ltd 等合作開發(fā)出Condition/ Performance Monitoring and Predictive Systemfor Diesel Engines(CPMPS)系統(tǒng),其功能包含狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、性能優(yōu)化,性能監(jiān)測和預(yù)報維修。<

30、;/p><p>　　目前國外的研究動向主要有:通過機體表面振動信號來識別柴油機氣缸內(nèi)的壓力示功圖;用瞬時轉(zhuǎn)速推算缸內(nèi)壓力變化;利用時頻分析、小波分析等新的信號分析與處理方法來處理柴油機表面振動信號。我國從80 年代初開始對往復(fù)式內(nèi)燃機故障診斷作探索性研究,武漢交通科技大學(xué)、海軍工程學(xué)院、華中理工大學(xué)等高校及研究機構(gòu)在利用聲振技術(shù)診斷故障方面做了大量的研究工作。其中,武漢交通科技大學(xué)對柴油機主要運動件的故障(如活塞-

31、缸套磨損、氣閥漏氣、連桿大小端軸承和主軸承磨損等) 進行研究,并研制出柴油機智能診斷儀DCM - Ⅱ,可不解體診斷柴油機活塞一缸套磨損和氣閥漏氣等故障。隨著摩擦學(xué)應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展,人們對油液分析技術(shù)的研究日趨重視,近年來,這一領(lǐng)域發(fā)展迅速。1989年美國CARBORUDUM公司制作了一套鐵譜分析軟件系統(tǒng)(FAST) ;1992 年,ROYLANCE 等人開發(fā)出了計算機輔助微粒分析的CASPA 專家系統(tǒng),可以對磨粒進行系統(tǒng)的形貌分析。我國的

32、許多研究單位,如清華大學(xué)、武漢交通科技大學(xué)、北方交通大學(xué)、西安交通大學(xué)等都作了大量的研究工作,西安交通大學(xué)潤滑理論與軸承研究所1990 年推出了OLFI型在線式</p><p>　　但在柴油機故障診斷領(lǐng)域,目前仍然沒有一種通用的方法,可用來選擇并獲得柴油機工作狀態(tài)的有效特征參數(shù),僅僅是采取先依靠經(jīng)驗或設(shè)想去確定和試湊特征參數(shù),然后再用實驗進行驗證。這種方法是不充分的,且不能找出最優(yōu)特征參數(shù),離實際應(yīng)用尚有一定距離

33、[5 ] 。文獻表明,柴油機故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢是實時在線診斷、多源信息融合和網(wǎng)絡(luò)化。在實時在線診斷方面,應(yīng)重點研制適合柴油機故障診斷的專用新型集成化傳感器,特別是長壽命的可預(yù)埋于柴油機內(nèi)的傳感器;在分析柴油機運動狀態(tài)及振動機理的基礎(chǔ)上,尋找各缸振動信號之間相互交叉影響最小的最佳測點;利用現(xiàn)代時頻分析、模糊邏輯、小波分析、粗糙集理論等信號處理方法提取柴油機狀態(tài)信息的故障特征;利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等實現(xiàn)故障的自動診斷。充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

34、等的自學(xué)習(xí)能力并對歷史數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘,最終實現(xiàn)在線故障診斷。在柴油機故障診斷過程中,可以利用的狀態(tài)信息很多,諸如機器振動、機器聲響、機器運行過程中的如油溫、水溫、排氣溫度、油壓、輸出功率、轉(zhuǎn)速、扭矩等過程量及過程參數(shù)以及油樣、煙色等機器殘留物及排泄物信息等。如何對大量信息進行多源信息融合和綜合利用,是今后柴油機故障診斷技術(shù)</p><p>　　網(wǎng)絡(luò)化是新世紀(jì)故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向,利用網(wǎng)絡(luò)將多個故障診斷系統(tǒng)聯(lián)系

35、起來,實現(xiàn)資源共享,可提高診斷的質(zhì)量和精度;將故障診斷系統(tǒng)與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)合起來組成網(wǎng)絡(luò),有利于機組的管理,減少設(shè)備投資,提高設(shè)備利用率,必要時可與企業(yè)的MIS 系統(tǒng)相聯(lián)結(jié),促進企業(yè)管理的現(xiàn)代化。</p><p>　　二．運動系的轉(zhuǎn)動慣量的計算</p><p><b>　　2 .1前言</b></p><p>　　由于發(fā)動機運行工作過程的間斷性

36、，使它在每個工作循環(huán)內(nèi)存在轉(zhuǎn)速波動。少缸數(shù)內(nèi)燃機這種現(xiàn)象尤為嚴重，對曲柄連桿機構(gòu)的動力學(xué)性能產(chǎn)生較大的影響，加劇運動零件的撞擊。由于發(fā)動機運行的周期性，發(fā)動機軸上的轉(zhuǎn)速是瞬時波動的，并產(chǎn)生振動，有一種利用發(fā)動機振動信號推導(dǎo)指示壓力的方法。</p><p>　　基于此發(fā)動機周期內(nèi)的瞬態(tài)轉(zhuǎn)速波形，利用幾個參數(shù)可以對發(fā)動機的工作狀態(tài)做出基本的診斷。這種診斷可以判斷出發(fā)動機汽缸滅火、供油不足等參數(shù)故障?；谒矐B(tài)轉(zhuǎn)速波動判

37、斷方法簡單，易于實現(xiàn)實時監(jiān)視和診斷。</p><p>　　通過計算和實測的結(jié)果，可以得到四沖程四缸機轉(zhuǎn)速波動分析的結(jié)果，除了通常的二階成分外，還存在四階和六階。而考慮轉(zhuǎn)速波動后，出現(xiàn)了通常慣性力所不包含的0.5及1.5等階諧次。</p><p>　　2．2內(nèi)燃機運動零件轉(zhuǎn)動慣量等參數(shù)計算</p><p>　　2．2．1內(nèi)燃機的力矩平衡方程</p>&l

38、t;p>　　內(nèi)燃機的力矩平衡方程為</p><p>　　式中———s個汽缸作用力矩；</p><p>　　—————內(nèi)燃機的總慣性力矩；</p><p>　　Q———內(nèi)燃機本身的轉(zhuǎn)動慣量數(shù)；</p><p>　　K———內(nèi)燃機外部的轉(zhuǎn)動慣量數(shù)；</p><p>　　——內(nèi)燃機的摩擦力矩；</p>&

39、lt;p>　　———從動機械阻力矩。</p><p><b>　　2．2．2 的計算</b></p><p>　　單個汽缸氣體力和往復(fù)慣性力所產(chǎn)生的曲柄扭矩為</p><p>　　式中，來自內(nèi)燃機示功圖，可按下式計算：</p><p><b>　?。ㄒ唬┩鶑?fù)慣性力 </b></p>

40、<p><b>　　= </b></p><p><b>　　= </b></p><p>　　但注意符號問題，因為在分析曲軸連桿機構(gòu)受力時，習(xí)慣上以氣體力的指向為正，與圖2正好相反。在式中α值為曲軸轉(zhuǎn)角，而β的值可以從簡圖用α表示：</p><p>　　由圖紙得：內(nèi)燃機曲柄連桿比</p>&l

41、t;p>　?。?）內(nèi)燃機往復(fù)慣性質(zhì)量：</p><p><b>　　= </b></p><p>　　式中：——————活塞組質(zhì)量</p><p>　　——————連桿小頭端質(zhì)量</p><p>　　計算質(zhì)量，可以采用精確的積分法，或采用Pro-E三維造型繪圖由計算出結(jié)果。</p><

42、;p><b>　　（2）a</b></p><p>　　活塞：m活 ===760g </p><p>　　材料：高硅稀土鋁合金 比重：2.68g/c</p><p>　　由于活塞組對整個系統(tǒng)的質(zhì)量影響不大，所以可近似等于活 ，即</p><p><b>　　活</b&

43、gt;</p><p><b>　　b.連桿小頭質(zhì)量</b></p><p>　　連桿組的質(zhì)量包括連桿體、連桿小頭襯套、連桿蓋以及連桿螺栓質(zhì)量.為了計算簡便,一般認為連桿小頭隨活塞作往復(fù)運動,連桿大頭隨曲柄做旋轉(zhuǎn)運動,而連桿身則做復(fù)合的平面往復(fù)運動(既有平面移動也有平面擺動),因此將連桿的質(zhì)量轉(zhuǎn)換成集中于活塞銷中心處作往復(fù)運動的質(zhì)量和集中于曲柄銷處作旋轉(zhuǎn)運動的質(zhì)量,由

44、此來代替原來作復(fù)合運動的連桿的質(zhì)量。</p><p>　　根據(jù)力學(xué)原理可知,簡化后的當(dāng)量質(zhì)量系統(tǒng)與原來實際的量系統(tǒng)動力學(xué)效果相等,則必須滿足下列三個條件:</p><p><b>　　1）質(zhì)量不變</b></p><p>　　所有簡化后的質(zhì)量總和應(yīng)等于原連桿組總質(zhì)量mc,即</p><p>　　∑=,或

45、（式一）</p><p><b>　　2）系統(tǒng)的質(zhì)心不變</b></p><p>　　所有簡化后質(zhì)量的質(zhì)心應(yīng)與連桿組原來的質(zhì)心相重合,即</p><p>　　∑=0 （式二）</p><p>　　式中----第i個簡化后質(zhì)量由于連桿組質(zhì)心的距離.</p><

46、p>　　3）系統(tǒng)對質(zhì)心的轉(zhuǎn)動慣量不變</p><p>　　所有簡化后的質(zhì)量對于連桿組質(zhì)心的轉(zhuǎn)動慣量之和應(yīng)等于連桿原來的轉(zhuǎn)動慣量Ic,即</p><p>　　= （式三）</p><p>　　實際上,把連桿質(zhì)量換算成和兩個質(zhì)量,對于上述三個條件是不能完全滿足的,即第三個條件不能滿足.因為換算后的質(zhì)量,對于連桿組

47、質(zhì)心的轉(zhuǎn)動慣量之和為=,它不等于連桿組原來的轉(zhuǎn)動慣量.這是由于的大小同質(zhì)量分布有關(guān),如果質(zhì)量分布離質(zhì)心越遠,則越大,轉(zhuǎn)化后雙質(zhì)量系統(tǒng)的轉(zhuǎn)動慣量顯然比原來系統(tǒng)的轉(zhuǎn)動慣量要大一些。</p><p>　　一般情況下,由于和相差不大,因此連桿可以簡化為和這樣的雙質(zhì)量系統(tǒng),如下圖</p><p><b>　　計算連桿各部分質(zhì)量</b></p><p>&

48、lt;b>　　1）連桿小頭質(zhì)量</b></p><p>　　將連桿小頭簡化為內(nèi)外直徑分別為=3.2和=4的空心圓柱體，則其質(zhì)量為：</p><p><b>　　=[（-）*]*</b></p><p>　　=[（-）*3.2]*7.9=114g</p><p>　　2）計算連桿大頭質(zhì)量</p>

49、;<p>　　將連桿大頭簡化為內(nèi)外直徑分別為=5.8和=7.2的空心圓柱體，則其質(zhì)量為：=[（-）*]* =[（-）*3.4]*=348g</p><p><b>　　3）連桿中間段質(zhì)量</b></p><p>　　將連桿中間段簡化為長度為H的工字梁，其基本尺寸如圖所示</p><p><b>　　H=-（+）</

50、b></p><p>　　=15.5-（+）=9.9</p><p>　　S=1.6*2.5-1.5*1.1=2.35</p><p>　　=SH=2.35*9.9*7.9</p><p><b>　　=184g</b></p><p><b>　　求質(zhì)心的位置</b>

51、</p><p>　　連桿的簡化圖如圖所示</p><p><b>　　==9.3cm</b></p><p>　　=15.5-=15.5-9.3=6.2cm</p><p>　　一般情況下，由連桿簡化的雙質(zhì)量系統(tǒng)，根據(jù)（式二）可得：</p><p><b>　　=</b>&

52、lt;/p><p>　　將上式代入式一可得：</p><p><b>　　=409.2g.</b></p><p><b>　　=272.8g</b></p><p>　　則往復(fù)直線運動部分的總質(zhì)量j為：</p><p>　　=760g+272.8g</p><

53、;p><b>　　=1032.8g</b></p><p><b>　　所以， =</b></p><p>　　2.2.3曲軸銷切向力對曲軸中心力矩的計算 </p><p>　?。ㄒ唬榱颂岣哂嬎憔龋紤]連桿修正力矩-的影響</p><p>　　設(shè)連桿繞其質(zhì)心的轉(zhuǎn)動慣量為，則雙質(zhì)量換算系統(tǒng)

54、的轉(zhuǎn)動慣量修正值為：</p><p><b>　　由連桿簡圖得：</b></p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　

55、=1.88</b></p><p>　　可把連桿截面分成三部分</p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　=0.02</b></p><p><b>　　=0.46136</b></p><p><b>　

56、　=</b></p><p><b>　　=0.02</b></p><p><b>　　所以，</b></p><p><b>　　=0.692</b></p><p><b>　　求同理：</b></p><p>&

57、lt;b>　　=</b></p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　=</b></p><p><b&

58、gt;　　則：</b></p><p>　　但數(shù)值很小，可忽略不計。</p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　又因為：</b></p><p><b>　　=<

59、;/b></p><p><b>　　=</b></p><p>　　由—引起的曲柄銷切向力為—，該力對曲軸中心產(chǎn)生的力矩為</p><p><b>　　又因為</b></p><p><b>　　故</b></p><p>　　2.2.4轉(zhuǎn)動慣量

60、，轉(zhuǎn)動慣性力矩</p><p>　　Q------內(nèi)燃機本身的轉(zhuǎn)動慣量數(shù)</p><p>　　K------內(nèi)燃機外部的轉(zhuǎn)動慣量數(shù)</p><p>　?。ㄒ唬﹥?nèi)燃機內(nèi)部轉(zhuǎn)動慣量可以為集中在連桿軸頸處</p><p><b>　　=</b></p><p>　　------連桿軸頸質(zhì)量</p&

61、gt;<p>　　------簡化后兩個曲柄的質(zhì)量</p><p>　　------連桿大頭端質(zhì)量</p><p>　　------單個曲柄臂的質(zhì)心位置與主軸頸中心的距離</p><p><b>　?。?）=</b></p><p><b>　　=</b></p><

62、;p><b>　　=0.615kg</b></p><p>　　由于曲拐形狀較復(fù)雜，所以這里采用近似求質(zhì)量</p><p><b>　　=3.397kg</b></p><p><b>　　可得出 R=46</b></p><p><b>　　=</b&

63、gt;</p><p>　?。ǘ┣盏男螤顝?fù)雜，它的轉(zhuǎn)動慣量采用圖解法，分割成如下圖的幾個部分。然后用已知的基本形狀的轉(zhuǎn)動慣量公式計算再把它們加起來。</p><p><b>　　a. </b></p><p>　　G=22.04mm </p><p><b>　　=</b></p&g

64、t;<p><b>　　b. </b></p><p><b>　　則</b></p><p><b>　　=0.026</b></p><p><b>　　c. </b></p><p><b>　　=0.4187kg</b

65、></p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　=0.719</b></p><p>　　d. =1.588kg</p><p><b>　　=5.08</b></p><p>　　以上其中B，C部分為兩倍需注意，而曲拐也是

66、兩塊。</p><p><b>　　=15.192</b></p><p>　　(三)飛輪的轉(zhuǎn)動慣量</p><p>　　h=87mm D=320 d=146mm</p><p><b>　　=11.436kg</b></p><p><b>　　=6

67、.037kg</b></p><p><b>　　=0.2397</b></p><p><b>　　(四)連桿軸頸</b></p><p><b>　　＝０.615kg</b></p><p><b>　　=1.525</b></p&g

68、t;<p><b>　　(五)主軸頸</b></p><p><b>　　=0.812kg</b></p><p><b>　　=0.428</b></p><p><b>　　所以，</b></p><p>　?。剑?24+0.015+0.

69、0015+0.428</p><p><b>　　=0.276</b></p><p>　　三．內(nèi)燃機瞬時轉(zhuǎn)速模擬計算和分析</p><p>　　3.1 模擬計算和分析</p><p>　　由內(nèi)燃機的力矩平衡方程：（1），并將上面算出的數(shù)據(jù)代入力矩平衡方程可得到一個二階線性微分方程。對于某一定的平均轉(zhuǎn)速而言，、均為定數(shù)

70、，與轉(zhuǎn)速波動無關(guān)。而和可以求出。于是從平衡方程便可求出。</p><p>　　式（1）為二階微分方程，求解方法較多，通常采用Runge-Kutta法，但因本方程較復(fù)雜，本人采用了高數(shù)中解微分方程的思想，在matlab中，運用差分的概念，并加以循環(huán)的方法，這樣計算較為方便。</p><p>　　上式力矩平衡方程可簡化為：令,</p><p>　　于是，原平衡方程等價于

71、： </p><p><b>　　其中：</b></p><p>　　由于系數(shù)A，B，C都是曲軸轉(zhuǎn)角α的函數(shù)。所以，不能直接用MATLAB的數(shù)值計算章節(jié)中的長微分方程初值問題的數(shù)值解法。但我們在α變化很小的時候，可以認為A，B，C在角度α上，及在α+上是沒有變化的，這是微分概念的運用。</p><p>　　也就是在已知（I-1）的初始條件下，求

72、方程解（I）。</p><p>　　對以上的方程求解得：</p><p><b>　　即</b></p><p><b>　　其中：</b></p><p>　　再加以循環(huán)，這樣就可以求出（I），其中I為分割點數(shù)。</p><p><b>　　3．2汽缸壓力插值&l

73、t;/b></p><p>　　要解此方程首先應(yīng)對汽缸壓力進行插值，而插值方法有：一維插值，二維函數(shù)插值，樣條函數(shù)插值等。</p><p>　?。?）一維插值就是對一維函數(shù)y=f(x)的數(shù)據(jù)進行插值，在MATLAB中相應(yīng)的一維插值函數(shù)為interp1,其調(diào)用格式為：yi=interp1(x,y,xi,method)。</p><p>　　其中，輸入?yún)?shù)為原始數(shù)

74、據(jù)點（x,y）,x為橫坐標(biāo)，y為縱坐標(biāo)向量。xi為指定插值點的橫坐標(biāo)，yi是在xi指定位置計算出的插值結(jié)果。如果xi的某元素xi(i)超出 x的定義范圍，那么相應(yīng)的yi(i)將取值為NaN。</p><p>　?。?）二維函數(shù)插值是基于同一維函數(shù)插值一樣的基本思想，它是對兩個變量的函數(shù)z=f(x,y)進行插值。二維插值函數(shù)命令為interp2,其調(diào)用格式為：zi=interp2(x,y,z,xi,yi,metho

75、d)</p><p>　　其中，輸入?yún)?shù)為原始數(shù)據(jù)點(x,y,z)；x,y確定的點的值。Z和x,y的關(guān)系為：</p><p>　　z(i,:)=f(x,y(i))和z(:,i)=f(x(i),y)</p><p>　　xi為指定插值點橫坐標(biāo)的數(shù)值數(shù)組，yi是指定插值點縱坐標(biāo)的數(shù)值數(shù)組。輸入?yún)?shù)“method”用于指定插值的方法，有四種可供選擇的插值方法，與一維插值相

76、同。</p><p>　?。?） 樣條函數(shù)插值，樣條函數(shù)產(chǎn)生的基本思想是：設(shè)有一組已知的數(shù)據(jù)點，目標(biāo)是找出一組擬合多項式，以便用更光滑的曲線來擬合數(shù)據(jù)點。</p><p>　　樣條插值函數(shù)有三種調(diào)用格式，分別為：</p><p>　　yy=spline(x,y,xx) 直接插值法，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)（x,y）求插值點橫坐標(biāo)xx所對應(yīng)的三次樣條插值；</p>

77、<p>　　pp=spline(x,y) 計算插值的pp樣條函數(shù)法，先從樣本數(shù)據(jù)（x,y）獲得逐段多項式樣條函數(shù)數(shù)據(jù)pp，再通過調(diào)用函數(shù)spline來得到ppval，獲得橫坐標(biāo)xx對應(yīng)的插值；</p><p>　　yy=ppval(pp,xx) 根據(jù)逐段多項式樣條函數(shù)數(shù)據(jù)pp，計算xx對應(yīng)的函數(shù)值yy。</p><p>　　一般情況下使用第一種調(diào)用方式。Spline

78、函數(shù)依據(jù)樣本數(shù)據(jù)(x,y)及插值點橫坐標(biāo)xx，尋求擬合x和y的三次樣條內(nèi)插多項式，然后計算這些多項式，對每個xx的值，尋找相應(yīng)的yy。該方式適合于只需要一組內(nèi)插值的情況。如果需要從相同數(shù)據(jù)里獲得另一組內(nèi)插值，再次計算三次樣條系數(shù)便沒有意義。此種情況下，便可以采取第二種調(diào)用方式，形式的數(shù)組；調(diào)用函數(shù)ppval，通過pp形式參數(shù)，計算插值點xx對應(yīng)的函數(shù)值yy。因此可以說，對于同一組樣本數(shù)據(jù)和相同待求參數(shù)xx，直接插值法和計算插值的pp樣條

79、函數(shù)法的執(zhí)行結(jié)果相同。</p><p>　　直接插值法在每次插值時必須直接調(diào)用樣本數(shù)據(jù)；而一旦pp樣條函數(shù)生成，計算插值時，就不再調(diào)用樣點，而且可以象解析函數(shù)那樣直接進行微分和積分。</p><p>　　在對汽缸壓力進行插值時，我采用了樣條函數(shù)插值，并運用了第二種調(diào)用方式。以下為一個周期內(nèi)的汽缸壓力插值：</p><p>　　3．3程序編輯與調(diào)試</p>

80、<p>　　通過解力矩平衡的微分方程計算并畫出瞬時轉(zhuǎn)速的時域分析。在MATLAB中編的程序為：zfcg.m文件</p><p><b>　　r=0.0515;</b></p><p><b>　　l=0.155;</b></p><p><b>　　L=r/l;</b></p>

81、;<p><b>　　la=0.093;</b></p><p><b>　　lb=0.062;</b></p><p>　　ma=0.2728;</p><p>　　mb=0.4092;</p><p>　　mj=1.0328;</p><p>　　I1=2.

82、97*10^(-3);</p><p>　　i1=I1-(ma*la^2+mb*lb^2);</p><p><b>　　Ij=0.276;</b></p><p><b>　　M0=0;</b></p><p>　　n=input('n=');</p><p&g

83、t;　　Wm=n*pi/30;</p><p>　　Mr=input('Mr=');</p><p><b>　　t(1)=0;</b></p><p><b>　　a(1)=0;</b></p><p><b>　　w(1)=Wm;</b></p>

84、<p>　　dt=(2*60/n)/720;</p><p>　　for I=2:5041</p><p>　　t(I)=(I-1)*dt;</p><p>　　a(I)=a(I-1)+w(I-1)*dt;</p><p>　　b(I)=asin(L*sin(a(I)));</p><p>　　x1=[0

85、 50 70 80 90 100 105 120 130 140 160 180 230 250 260 270 280 285 300 310 320 340 360 410 430 440 450 460 465 480 490 500 520 540 590 610 620 630 640 645 660 670 680 700];</p><p>　　y1=[0 1 2 3.8 7 8.5 7 5 3 2

86、 0.9 0 1 2 3.8 7 8.5 7 5 3 2 0.9 0 1 2 3.8 7 8.5 7 5 3 2 0.9 0 1 2 3.8 7 8.5 7 5 3 2 0.9];</p><p>　　x2=x1+720; x3=x2+720;</p><p>　　x4=x3+720; x5=x4+720;</p><p>　　x6=x5+720;x7=x6+720

87、;</p><p>　　xx=180*a(I-1)/pi;</p><p>　　x=[x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7];</p><p><b>　　y2=y1;</b></p><p><b>　　y3=y1;</b></p><p><b>　　y4=

88、y1;</b></p><p><b>　　y5=y1;</b></p><p><b>　　y6=y1;</b></p><p><b>　　y7=y1;</b></p><p>　　y=[y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7];</p><

89、;p>　　pp=spline(x,y);</p><p>　　yy1=ppval(pp,xx);</p><p><b>　　p=yy1;</b></p><p>　　Fg=(pi*0.085^2./4).*p*10^5;</p><p>　　A(I)=-i1*L^2.*cos(a(I)).^2./cos(b(I)

90、).^2-mj*r^2.*sin(a(I-1)+b(I-1)).^2./cos(b(I-1)).^2-Ij;</p><p>　　B(I)=-mj*r^2.*(cos(a(I)+b(I))./cos(b(I))+L.*cos(a(I)).^2/cos(b(I)).^3).*sin(a(I)+b(I))./cos(b(I))-i1*L^3.*sin(a(I)).*cos(a(I)).^3.*sin(b(I))./c

91、os(b(I)).^4;</p><p>　　C(I)=-r*Fg*sin(a(I)+b(I))./cos(b(I))+Mr+M0;</p><p>　　v=[(w(I-1)+sqrt(C(I)/B(I)))/(w(I-1)-sqrt(C(I)/B(I)))]*exp(2*(sqrt(C(I)*B(I)))/A(I)*dt);</p><p>　　w(I)=(v+1

92、)/(v-1).*sqrt(C(I)/B(I));</p><p><b>　　end</b></p><p>　　a=0:1:5040;</p><p>　　N=30*w/pi;</p><p>　　plot(a,N); </p><p>　　xlabel('a')</p&

93、gt;<p>　　ylabel('N')</p><p>　　調(diào)試過程：運行zfcg.m文件，不斷的改變轉(zhuǎn)速n和內(nèi)燃機摩擦力矩Mr，根據(jù)發(fā)動機的運行特性進行判定程序是否正確。</p><p>　　穩(wěn)定工況下，摩擦力矩Mr與發(fā)動機角速度Wm是相互關(guān)聯(lián)的，存在一定的函數(shù)關(guān)系，在其他條件不變的情況下，一個穩(wěn)定的內(nèi)燃機轉(zhuǎn)速Wm對應(yīng)一個摩擦力矩Mr。</p>

94、<p>　　根據(jù)這一關(guān)系，如果任意給出一轉(zhuǎn)速與一摩擦力矩，當(dāng)發(fā)動機穩(wěn)定轉(zhuǎn)速對應(yīng)的摩擦力矩小于這一給出的摩擦力矩時，發(fā)動機轉(zhuǎn)速就會降低。反之，當(dāng)大于這一給出的摩擦力矩時，發(fā)動機轉(zhuǎn)速就會上升，直到與給定摩擦力矩相對應(yīng)的轉(zhuǎn)速時，才能達到平衡。</p><p>　　具體的編程結(jié)果如圖：</p><p>　?。ㄒ唬┫聢D為一個周期的波形</p><p>　?。ǘ?/p>

95、以下五圖是截取了七個周期</p><p>　　(1) 假定：n=3000轉(zhuǎn)/分 Mr=63 N·m</p><p>　　(2) 假定：n=3000轉(zhuǎn)/分 Mr= 62.5N·m</p><p>　　(3) 假定：n=3000轉(zhuǎn)/分 Mr= 61.5N·m</p><p>　　(4) 假定：n=3000

96、轉(zhuǎn)/分 Mr= 100N·m</p><p>　　(5) 假定：n=3000轉(zhuǎn)/分 Mr=58 N·m</p><p><b>　　3.4 分析小結(jié)</b></p><p>　　對于某一定的平均轉(zhuǎn)速Wm而言，Mr、Mo均為定數(shù)，與轉(zhuǎn)速波動無關(guān)。通過發(fā)動機運動學(xué)、動力學(xué)分析，求解內(nèi)燃機的力矩平衡方程，得到穩(wěn)定工況瞬時

97、轉(zhuǎn) 速W的波動曲線圖。</p><p>　　在理想均勻工作狀態(tài)下,內(nèi)燃機的瞬時轉(zhuǎn)速、指示轉(zhuǎn)矩、氣體壓力轉(zhuǎn)矩以及往復(fù)慣性力轉(zhuǎn)矩均呈周期性地波動;隨著氣缸數(shù)的增加,內(nèi)燃機的瞬時轉(zhuǎn)速的波動率(工作循環(huán)內(nèi)最大、最小瞬時轉(zhuǎn)速之差與平均轉(zhuǎn)速的百分比) 明顯減小, 這</p><p>　　是因為氣缸數(shù)的增加將造成各氣缸的工作過程之間的重迭量增加, 另一方面,氣缸數(shù)的增加造成總往復(fù)慣性力轉(zhuǎn)矩波動的幅值迅速

98、減小。在高轉(zhuǎn)速下往復(fù)慣性力轉(zhuǎn)矩所造成的瞬時轉(zhuǎn)速的大波動并非與缸內(nèi)工作過程有直接聯(lián)系;各缸氣體壓力所造成瞬時轉(zhuǎn)速波動幅值則較小,從而制約著高轉(zhuǎn)速下利用瞬時轉(zhuǎn)速進行內(nèi)燃機燃燒故障診斷與控制的精度,另一方面要求在實際中要提高內(nèi)燃機瞬時轉(zhuǎn)速的測量精度。負荷對內(nèi)燃機的瞬時轉(zhuǎn)速波動有著重要影響，隨著負荷的增加,氣體壓力轉(zhuǎn)矩所造成的瞬時轉(zhuǎn)速波動幅值將增大。實際中,內(nèi)燃機各缸工作不可能達到理想均勻工作狀態(tài)。 當(dāng)內(nèi)燃機的某缸或某幾缸發(fā)生燃燒故障時,其氣體

99、壓力轉(zhuǎn)矩則產(chǎn)生相應(yīng)的變化,從而造成內(nèi)燃機瞬時轉(zhuǎn)速波動不再具有周期性。</p><p>　　內(nèi)燃機測試技術(shù)對內(nèi)燃機的發(fā)展具有重要推動作用。有研究表明,用瞬時轉(zhuǎn)速可診斷內(nèi)燃機氣缸壓縮壓力、工作不均勻性、燃燒差異等,并逐漸已成為非接觸式診斷的主要技術(shù)。 實測結(jié)果表明,瞬時轉(zhuǎn)速信號與各氣缸內(nèi)的工作過程之間確實有著密切的聯(lián)系。因此，利用瞬時轉(zhuǎn)動波動對發(fā)動機進行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)的研究頗受國內(nèi)外研究者的關(guān)注。</p

100、><p><b>　　四 參考文獻</b></p><p>　　1．余成波 何懷波 編著 內(nèi)燃機振動控制及應(yīng)用 國防工業(yè)出版社</p><p>　　2．王沫然 編著 MATLAB6.0與科學(xué)計算 電子工業(yè)出版社</p><p>　　3．李麗 王振領(lǐng) 編著 MATLAB工程計算及應(yīng)用 人民郵

101、電出版社</p><p>　　4．姜健飛 胡良劍 編著 數(shù)值分析及其MATLAB實驗 科學(xué)出版社</p><p>　　5．張志松 周松 編著 內(nèi)燃機排放與噪聲控制 哈爾濱工程大學(xué)出版社</p><p>　　6．王德海 編著 內(nèi)燃機動力學(xué) 江蘇大學(xué)內(nèi)燃機教研室</p><p>　　7．周龍保 高宗

102、英 主編 內(nèi)燃機學(xué) 機械工業(yè)出版社</p><p>　　8．胡玉平　吳　波 內(nèi)燃機瞬時轉(zhuǎn)速的波動規(guī)律分析 山東工業(yè)大學(xué)學(xué)報</p><p>　　9．伍學(xué)奎 陳　進 周軼塵 內(nèi)燃機瞬時轉(zhuǎn)速的研究 內(nèi)燃機學(xué)報</p><p>　　10．崔巖 周廣仁 瞬時轉(zhuǎn)速測量及求瞬時轉(zhuǎn)速方法淺析 重慶大學(xué)報</

103、p><p><b>　　致 謝</b></p><p>　　在畢業(yè)論文即將完成之際，我想向曾經(jīng)給我?guī)椭椭С值娜藗儽硎局孕牡母兄x。首先，要感謝我的導(dǎo)師xx副教授，他在學(xué)習(xí)上給了我大量的指導(dǎo)，讓我學(xué)到了知識，掌握了進行科研的方法，也獲得了實踐鍛煉的機會。他嚴謹?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、對我的嚴格要求以及為人處世的坦蕩將使我終生受益。</p><p>　　感謝我們