Die Fehlerdiagnose von Dieselmotoren deckt die drei Hauptteile Signalerfassung, Datenverarbeitung und Merkmalsextraktion, Fehlerdiagnose und -klassifizierung ab. Die Fehlerdiagnosetechnologie hat jedoch eine Vielzahl von Disziplinen und theoretischen Kenntnissen integriert und ist von der traditionellen Diagnosetechnologie zur intelligenten Diagnose übergegangen . Die Geschichte der Technologie.
Obwohl die Fehlerdiagnosetechnologie für Dieselmotoren in technischen Anwendungen viele Durchbrüche erzielt hat, stören sich aufgrund der komplexen Struktur des Dieselmotorsystems die Arbeitsbedingungen von Teilen und Komponenten während des Betriebs gegenseitig und die Arten von Fehlern sind unterschiedlich. Bisher gab es keine Reihe schneller, wirksamer, weit verbreiteter und diagnostischer Methoden mit idealen Ergebnissen. Die Hauptschwierigkeiten sind:
1. Der Dieselmotor hat eine komplizierte Komponentenstruktur. Während des Betriebs ist die Rolle jedes Arbeitssystems unklar. Zweitens unterscheiden sich für verschiedene Arten von Dieselmotoren auch die Komponentenstruktur, die Systemzusammensetzung und das Arbeitsprinzip, dh die Fehlerdiagnose eines Dieselmotors. Das Verfahren wird auf einen anderen Dieselmotor angewendet, und die erhaltenen Diagnoseergebnisse sind nicht konsistent mit dem aktuellen Betriebsstatus.
2. Da der Dieselmotor eine rotierende mechanische Hin- und Herbewegung ist und während der Arbeit von vielen Geräuschen begleitet wird, spiegelt das zu einem bestimmten Zeitpunkt gesammelte Vibrationssignal nicht wirklich den guten oder schlechten Zustand des Dieselmotors wider.
3. Bei der Fehlerdiagnose von Dieselmotoren ist es unmöglich, die Entsprechung zwischen Symptomen und Fehlern genau zu bestimmen, dh es gibt keine Eins-zu-Eins-Entsprechung zwischen beiden, sondern ein Eins-zu-Viele-Phänomen.
In der zukünftigen sozialen Entwicklung werden mit der Vertiefung der wissenschaftlichen Forschung intelligente Optimierungsalgorithmen und Computertechnologie ständig aktualisiert und ineinander integriert. Sie werden auf die Fehlerdiagnose von Dieselmotoren angewendet, um die Geschwindigkeit des Diagnoseprozesses und die Genauigkeit von zu verbessern die Diagnoseergebnisse. Werden Sie zum Trend des Zeitfortschritts. Auf dieser Grundlage spiegelt sich der zukünftige Fortschritt hauptsächlich in folgenden Aspekten wider:
1. In Bezug auf die Signalverarbeitung werden angesichts der Nichtstationarität, Transientität und Abruptheit der Vibrationssignale des Dieselmotors die Signalanalyse- und -verarbeitungsverfahren (wie Informationsextraktionsverfahren bei der Zeit-Frequenz-Domänen-Analyse) der Reihe nach weiter verbessert und verbessert Weitere Informationen zu erhalten, die den Zustand der Maschine widerspiegeln, ist ein wichtiger Forschungsdurchbruch bei der zukünftigen Fehlerdiagnose.
2. In Bezug auf die Diagnoseergebnisse hat jeder intelligente Optimierungsalgorithmus seine eigenen Vor- und Nachteile. Um die Genauigkeit der Diagnoseergebnisse zu verbessern, werden daher verschiedene Optimierungsalgorithmen miteinander integriert, die Vorteile ergänzen sich und die Fehleranalysemethode für Dieselmotoren wird verwendet, um in diesem Artikel den Algorithmus für künstliche Bienenkolonien zu diagnostizieren optimiert die Support-Vektor-Maschine, um die besten Leistungsparameter zu erhalten, mit denen eine höhere Genauigkeit bei der endgültigen Fehlerklassifizierung des Dieselmotors erzielt werden kann.
3. Um die Produktionseffizienz und Arbeitseffizienz sicherzustellen, verwenden Sie Computertechnologie, um Fehlerdiagnosesysteme und Systeme zur Erfassung und Analyse von Signaldaten einzurichten, verwenden Sie die Netzwerktechnologie, um Informationen auszutauschen und die Online-Diagnose der Informationsfusion zu realisieren.
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