基于FBG加速度傳感器的內燃機典型故障識別系統(tǒng)與方法研究.pdf

1、內燃機結構健康監(jiān)測與不解體故障識別技術是確保內燃機及以其為動力源的大型機械裝備安全穩(wěn)定運行的關鍵保障之一。內燃機表面振動信號中包含了豐富的狀態(tài)信息，因此，基于振動分析技術的內燃機結構健康監(jiān)測引起了國內外學者的廣泛關注，并取得了一定的研究成果，但仍然面臨一系列挑戰(zhàn)，諸如傳統(tǒng)電類振動傳感器受內燃機結構和工作環(huán)境影響，所獲取的信號表現(xiàn)為非平穩(wěn)、非線性特性，難以直接作為內燃機故障識別的依據(jù);內燃機復合故障識別方法尚處于初步探索階段，遠未成熟等。

2、
　　針對以上問題，本課題以內燃機典型故障為研究對象，通過FBG加速度傳感器設計、解調系統(tǒng)構建、信號處理、特征提取、故障識別方法等研究，建立高可靠性的內燃機典型故障識別模型，實現(xiàn)內燃機典型故障準確識別。具體研究內容闡述如下:
　　(1)針對現(xiàn)有FBG加速度傳感器靈敏度較低、平坦響應區(qū)窄和抗交叉干擾能力差的問題，在理論分析其傳感機理的基礎上，提出了基于柔性鉸鏈結構的高靈敏度FBG加速度傳感模型，利用ANSYS軟件仿真分析了其響

3、應特性，優(yōu)化傳感器結構，研制了基于柔性鉸鏈結構的傳感器，進而利用可調諧F-P濾波器，構建了基于邊緣濾波原理的高頻解調系統(tǒng)。
　　(2)提出了一種基于多分類支持向量機的內燃機氣門故障識別方法。在分析氣門狀態(tài)監(jiān)測FBG傳感器優(yōu)化布置的基礎上，構建了內燃機氣門運行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了氣門故障信號的準確檢測。利用小波分解與重構算法和振蕩能量提取氣門故障信號特征，建立了信號特征與氣門故障之間的關系模型，利用具有良好分類精度的支持向量機算法，

4、在少量模型訓練樣本條件下，實現(xiàn)了內燃機氣門故障的高準確率識別。
　　(3)提出了一種基于變分模態(tài)分解算法和多分類支持向量機的內燃機噴油提前角故障識別方法。利用變分模態(tài)分解算法和振蕩能量提取噴油提前角故障信號特征，建立了信號特征與噴油提前角故障之間的關系模型，利用具有良好分類精度的支持向量機算法，在少量模型訓練樣本條件下，實現(xiàn)了內燃機噴油提前角的高準確率故障識別。
　　(4)提出了一種基于擴散映射算法和多分類支持向量機的內燃機