畢業(yè)論文---發(fā)動(dòng)機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的時(shí)域分析

1、<p><b>　　一．前言</b></p><p>　　柴油機(jī)是—種復(fù)雜的往復(fù)式動(dòng)力機(jī)械,由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜,運(yùn)動(dòng)部件多,使柴油機(jī)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(dòng)化程度的提高,柴油機(jī)故障診斷技術(shù)已從最開始的事后維修發(fā)展到定時(shí)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(jī)械的故障診斷一樣,柴油機(jī)故障診斷首先必須對(duì)故障機(jī)理進(jìn)行研究,并以故障信號(hào)的檢測及處理為基本技術(shù),以

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

3、t;　　發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速按測量轉(zhuǎn)角的大小(或時(shí)間的長短) 分為平均轉(zhuǎn)速、循環(huán)轉(zhuǎn)速和瞬時(shí)轉(zhuǎn)速3 種。平均轉(zhuǎn)速是指發(fā)動(dòng)機(jī)在一段時(shí)間內(nèi)曲軸所轉(zhuǎn)過的圈數(shù)與時(shí)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(dòng)機(jī)在一個(gè)工作循環(huán)內(nèi)的平均轉(zhuǎn)速;瞬時(shí)轉(zhuǎn)速是指發(fā)動(dòng)機(jī)在一個(gè)工作循環(huán)中每一瞬時(shí)的轉(zhuǎn)速。因?yàn)楦鞲装催M(jìn)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(dòng)力矩大于阻力矩時(shí),曲軸轉(zhuǎn)速升高;而當(dāng)驅(qū)動(dòng)力矩小于阻力矩時(shí),曲軸轉(zhuǎn)速下降。發(fā)動(dòng)機(jī)在一個(gè)工作循環(huán)中每缸作功

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

5、規(guī)律就發(fā)生變化。因此,通過對(duì)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速變化規(guī)律的研究,可以分析發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況,判斷發(fā)動(dòng)機(jī)的性能,診斷發(fā)動(dòng)機(jī)的故障。</p><p>　　柴油機(jī)曲軸的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)信號(hào)能反映機(jī)器的工作狀態(tài),通過對(duì)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)信號(hào)的分析可以得到機(jī)器運(yùn)行狀態(tài)和相關(guān)故障的豐富信息。正常工況下,各缸的動(dòng)力性能基本一致,柴油機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)平穩(wěn),各缸瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)雖有差異,但總在一個(gè)</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(gè)氣缸工作不正常時(shí),動(dòng)力的一致性遭到破壞,柴油機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)平穩(wěn)性變差,轉(zhuǎn)速波動(dòng)信號(hào)會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)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(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)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(shí)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(shí)轉(zhuǎn)速測量儀就要求高頻率響應(yīng),高精度,設(shè)備費(fèi)用會(huì)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(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特征提取分析法</p><p>　　柴油機(jī)是一種高速的往復(fù)式動(dòng)力機(jī)械,缸蓋振動(dòng)信號(hào)是反映柴油機(jī)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(jìn)排氣門落座沖擊和進(jìn)排氣門開啟氣流沖擊等多種激勵(lì)力

8、綜合作用的結(jié)果,同時(shí)還受到機(jī)身整體振動(dòng)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(shí)變及某些沖擊特性[3 ] ,這給信號(hào)分析和診斷征兆提取帶來了很大的難度。振動(dòng)信號(hào)特征提取分析法的依據(jù)是振動(dòng)中包含有振源信息和狀態(tài)等信息,振動(dòng)監(jiān)測及故障診斷的出發(fā)點(diǎn)是在機(jī)械動(dòng)力特性分析及譜分析基礎(chǔ)上,研究柴油機(jī)運(yùn)行過程中的故障原因與對(duì)應(yīng)的狀態(tài),主要分析方法有:</p><p><b>　　1）

9、 時(shí)域分析法</b></p><p>　　振動(dòng)信號(hào)的時(shí)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(shí)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(dòng)信號(hào)從時(shí)域變換到頻域,然后再進(jìn)行特征提取的一種方法。處理方法有古典譜估計(jì)法和現(xiàn)代譜估計(jì)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(xì)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(jì)、ARMA 時(shí)序分析以及最小方差法等。古典法的優(yōu)點(diǎn)是可以用FFT 快速計(jì)算,物理意義明確;缺點(diǎn)是譜分辨率偏低,需要的數(shù)據(jù)量大,加窗后會(huì)產(chǎn)生泄露

11、,方差性能不好?，F(xiàn)代譜分析法具有較高的分辨率,對(duì)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(shí)頻分析法</p><p>　　時(shí)域和頻域分析適用基于平穩(wěn)或準(zhǔn)平穩(wěn)過程的振動(dòng)信號(hào),對(duì)柴油機(jī)而言,由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜,震源眾多,其振動(dòng)信號(hào)在通頻帶范圍內(nèi)均有大量能量分布,單純用時(shí)域或頻域分析法則存在分辨率不足的問題。時(shí)頻分析法彌補(bǔ)了這一缺點(diǎn)。主要方法有</p&g

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

13、變非平穩(wěn)信號(hào)的能力不足。</p><p>　　2) Wigner 時(shí)頻分布</p><p><b>　　數(shù)學(xué)表達(dá)式為:</b></p><p><b>　　其加窗離散形式為:</b></p><p>　　Wigner 時(shí)頻的分布特點(diǎn)是信號(hào)在時(shí)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(duì)準(zhǔn)平穩(wěn)信號(hào)及非平穩(wěn)信號(hào)分析的能力。</p><p>　　3) 小波變換(Wavelet Transform)</p><p>　　小波變換在振動(dòng)信號(hào)分析中屬于一種多分辨率的時(shí)頻分析方法,具有多分辨率的時(shí)頻局部化、快速線性多通道帶通濾波等優(yōu)點(diǎn),為非平穩(wěn)信號(hào)的分析提供了一個(gè)有價(jià)值的工具[4 ] 。在實(shí)際工程應(yīng)用中,常使用簡單方便的二進(jìn)小波變

15、換。小波變換的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:</p><p>　　小波變換相當(dāng)于一個(gè)帶通濾波器和一個(gè)低通濾波器,在高頻范圍時(shí)間分辨率高,在低頻范圍頻率分辨率高;信號(hào)的分解和重構(gòu)可有針對(duì)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(dòng)信號(hào)提取柴油機(jī)故障特征的研究已取得了較大進(jìn)展,研究的重點(diǎn)是通過缸蓋或缸體振動(dòng)信號(hào),提取燃燒激振力及排氣門落座響應(yīng)的頻率特征,對(duì)柴油機(jī)工作過程故障進(jìn)行診斷。但是,

16、這種方法大多局限于在實(shí)驗(yàn)室對(duì)零部件單一模擬故障的診斷方面, 距實(shí)際應(yīng)用還有一定距離。主要困難有[5 ] :</p><p>　?、俨裼蜋C(jī)是一類復(fù)雜設(shè)備,表現(xiàn)在: 柴油機(jī)是一個(gè)由曲柄連桿機(jī)構(gòu)、氣門機(jī)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(jí)、子系統(tǒng)級(jí)、部(組) 件級(jí)及零件級(jí)4 個(gè)層次;柴油機(jī)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(duì)其結(jié)構(gòu)、功能、以及

17、狀態(tài)等進(jìn)行有效的表達(dá);柴油機(jī)的故障及產(chǎn)生故障的原因有時(shí)是模糊不清的,一個(gè)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(duì)應(yīng)關(guān)系復(fù)雜得多。</p><p>　?、诓裼蜋C(jī)的結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)復(fù)雜,型號(hào)眾多,而共性歸納不夠,所以適應(yīng)于某臺(tái)、某型號(hào)柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)的分析法,對(duì)另一型號(hào)的柴油機(jī)未必可行;對(duì)同一機(jī)型取不同的測點(diǎn)進(jìn)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(jī)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(jī)這一復(fù)雜系統(tǒng)中多個(gè)故障并存的現(xiàn)實(shí),多故障的同時(shí)診斷導(dǎo)致對(duì)故障能否準(zhǔn)確定位這一十分困難的診斷問題。</p><p>　　④柴油機(jī)各類故障所對(duì)應(yīng)的振動(dòng)頻率,無論從理論上還是實(shí)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(jìn)行確定。在不同的故障形式產(chǎn)生相似形狀功率譜圖時(shí),有可能發(fā)生誤

19、診,給實(shí)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(jī)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(qiáng)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(duì)故障實(shí)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(dá)所學(xué)習(xí)的故障診斷知識(shí),具有對(duì)故

20、障的聯(lián)想記憶、模式匹配和相似歸納的能力,可以實(shí)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(diǎn)。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(shí)別。傳統(tǒng)模式識(shí)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(chǔ)

21、和并行處理,避開了模式識(shí)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(shí)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(jī)狀態(tài)信號(hào)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(yùn)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(duì)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(yàn)知識(shí)進(jìn)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(yàn)知識(shí)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(hào)的推理變成基于數(shù)值運(yùn)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(shí)源的表達(dá)和處理模型,與其它知識(shí)表達(dá)模型一起去表達(dá)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)。實(shí)踐證明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)結(jié)合,互補(bǔ)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(jī)制不強(qiáng)以及專家系統(tǒng)的知識(shí)“瓶頸問題”等缺陷,達(dá)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(shí)的表達(dá)、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(duì)屬性進(jìn)行聚類分析,可以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)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(shí)庫、知識(shí)獲取、推理機(jī)和解釋部分。專家系統(tǒng)按其知識(shí)表達(dá)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(shí)表達(dá)方面,利用產(chǎn)生式規(guī)則進(jìn)行知識(shí)表達(dá),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(dá)合乎人的心理邏輯,便于進(jìn)行知識(shí)獲取,利于人們接受。利用框架進(jìn)行知識(shí)表達(dá)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(duì)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(duì)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(dòng)態(tài)邏輯、3 - 值邏輯、直覺</p><p>　　主義邏輯的類型理論、時(shí)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(duì)貝葉斯概率理論中先驗(yàn)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(duì)模糊邏輯進(jìn)行了發(fā)展;對(duì)推理模型

27、的研究則表現(xiàn)在如何對(duì)推理的知識(shí)進(jìn)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(shí)庫理論,這使推理機(jī)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(duì)柴油機(jī)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(jī)故障診斷的手段。</p><p>　　1．4柴油機(jī)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(jī)的故障始于70 年代后期,目前已取得突破性進(jìn)展,世界航運(yùn)先進(jìn)國家,如瑞士、挪威、日本、丹麥、德國、英國和美國已逐步將此項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到船舶柴油機(jī)。美國1985 年研制出機(jī)車柴油機(jī)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(bào)維修。<

30、;/p><p>　　目前國外的研究動(dòng)向主要有:通過機(jī)體表面振動(dòng)信號(hào)來識(shí)別柴油機(jī)氣缸內(nèi)的壓力示功圖;用瞬時(shí)轉(zhuǎn)速推算缸內(nèi)壓力變化;利用時(shí)頻分析、小波分析等新的信號(hào)分析與處理方法來處理柴油機(jī)表面振動(dòng)信號(hào)。我國從80 年代初開始對(duì)往復(fù)式內(nèi)燃機(jī)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(jī)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(duì)柴油機(jī)主要運(yùn)動(dòng)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(jìn)行研究,并研制出柴油機(jī)智能診斷儀DCM - Ⅱ,可不解體診斷柴油機(jī)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(duì)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(jì)算機(jī)輔助微粒分析的CASPA 專家系統(tǒng),可以對(duì)磨粒進(jìn)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(jī)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(jī)工作狀態(tài)的有效特征參數(shù),僅僅是采取先依靠經(jīng)驗(yàn)或設(shè)想去確定和試湊特征參數(shù),然后再用實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)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(shí)際應(yīng)用尚有一定距離

33、[5 ] 。文獻(xiàn)表明,柴油機(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢是實(shí)時(shí)在線診斷、多源信息融合和網(wǎng)絡(luò)化。在實(shí)時(shí)在線診斷方面,應(yīng)重點(diǎn)研制適合柴油機(jī)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(jī)內(nèi)的傳感器;在分析柴油機(jī)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及振動(dòng)機(jī)理的基礎(chǔ)上,尋找各缸振動(dòng)信號(hào)之間相互交叉影響最小的最佳測點(diǎn);利用現(xiàn)代時(shí)頻分析、模糊邏輯、小波分析、粗糙集理論等信號(hào)處理方法提取柴油機(jī)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(shí)現(xiàn)故障的自動(dòng)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(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,最終實(shí)現(xiàn)在線故障診斷。在柴油機(jī)故障診斷過程中,可以利用的狀態(tài)信息很多,諸如機(jī)器振動(dòng)、機(jī)器聲響、機(jī)器運(yùn)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(jī)器殘留物及排泄物信息等。如何對(duì)大量信息進(jìn)行多源信息融合和綜合利用,是今后柴油機(jī)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(gè)故障診斷系統(tǒng)聯(lián)系

35、起來,實(shí)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(jī)組的管理,減少設(shè)備投資,提高設(shè)備利用率,必要時(shí)可與企業(yè)的MIS 系統(tǒng)相聯(lián)結(jié),促進(jìn)企業(yè)管理的現(xiàn)代化。</p><p>　　二．運(yùn)動(dòng)系的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的計(jì)算</p><p><b>　　2 .1前言</b></p><p>　　由于發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行工作過程的間斷性

36、，使它在每個(gè)工作循環(huán)內(nèi)存在轉(zhuǎn)速波動(dòng)。少缸數(shù)內(nèi)燃機(jī)這種現(xiàn)象尤為嚴(yán)重，對(duì)曲柄連桿機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)性能產(chǎn)生較大的影響，加劇運(yùn)動(dòng)零件的撞擊。由于發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行的周期性，發(fā)動(dòng)機(jī)軸上的轉(zhuǎn)速是瞬時(shí)波動(dòng)的，并產(chǎn)生振動(dòng)，有一種利用發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)推導(dǎo)指示壓力的方法。</p><p>　　基于此發(fā)動(dòng)機(jī)周期內(nèi)的瞬態(tài)轉(zhuǎn)速波形，利用幾個(gè)參數(shù)可以對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)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(dòng)機(jī)汽缸滅火、供油不足等參數(shù)故障?；谒矐B(tài)轉(zhuǎn)速波動(dòng)判

37、斷方法簡單，易于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)視和診斷。</p><p>　　通過計(jì)算和實(shí)測的結(jié)果，可以得到四沖程四缸機(jī)轉(zhuǎn)速波動(dòng)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(dòng)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(jī)運(yùn)動(dòng)零件轉(zhuǎn)動(dòng)慣量等參數(shù)計(jì)算</p><p>　　2．2．1內(nèi)燃機(jī)的力矩平衡方程</p>&l

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

39、lt;p>　　———從動(dòng)機(jī)械阻力矩。</p><p><b>　　2．2．2 的計(jì)算</b></p><p>　　單個(gè)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(jī)示功圖，可按下式計(jì)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(hào)問題，因?yàn)樵诜治銮S連桿機(jī)構(gòu)受力時(shí)，習(xí)慣上以氣體力的指向?yàn)檎?，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(jī)曲柄連桿比</p>&l

41、t;p>　?。?）內(nèi)燃機(jī)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(jì)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(jì)算出結(jié)果。</p><

42、;p><b>　?。?）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(duì)整個(gè)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(jì)算簡便,一般認(rèn)為連桿小頭隨活塞作往復(fù)運(yùn)動(dòng),連桿大頭隨曲柄做旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng),而連桿身則做復(fù)合的平面往復(fù)運(yùn)動(dòng)(既有平面移動(dòng)也有平面擺動(dòng)),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(yùn)動(dòng)的質(zhì)量和集中于曲柄銷處作旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的質(zhì)量,由

44、此來代替原來作復(fù)合運(yùn)動(dòng)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(shí)際的量系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)效果相等,則必須滿足下列三個(gè)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(gè)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(duì)質(zhì)心的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量不變</p><p>　　所有簡化后的質(zhì)量對(duì)于連桿組質(zhì)心的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量之和應(yīng)等于連桿原來的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量Ic,即</p><p>　　= （式三）</p><p>　　實(shí)際上,把連桿質(zhì)量換算成和兩個(gè)質(zhì)量,對(duì)于上述三個(gè)條件是不能完全滿足的,即第三個(gè)條件不能滿足.因?yàn)閾Q算后的質(zhì)量,對(duì)于連桿組

47、質(zhì)心的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量之和為=,它不等于連桿組原來的轉(zhuǎn)動(dòng)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(yuǎn),則越大,轉(zhuǎn)化后雙質(zhì)量系統(tǒng)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量顯然比原來系統(tǒng)的轉(zhuǎn)動(dòng)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(jì)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(jì)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(yùn)動(dòng)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(duì)曲軸中心力矩的計(jì)算 </p><p>　?。ㄒ唬榱颂岣哂?jì)算精度，要考慮連桿修正力矩-的影響</p><p>　　設(shè)連桿繞其質(zhì)心的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量為，則雙質(zhì)量換算系統(tǒng)

54、的轉(zhuǎn)動(dòng)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(jì)。</p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　=</b></p><p><b>　　又因?yàn)椋?lt;/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(duì)曲軸中心產(chǎn)生的力矩為</p><p><b>　　又因?yàn)?lt;/b></p><p><b>　　故</b></p><p>　　2.2.4轉(zhuǎn)動(dòng)慣量

60、，轉(zhuǎn)動(dòng)慣性力矩</p><p>　　Q------內(nèi)燃機(jī)本身的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量數(shù)</p><p>　　K------內(nèi)燃機(jī)外部的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量數(shù)</p><p>　?。ㄒ唬﹥?nèi)燃機(jī)內(nèi)部轉(zhuǎn)動(dòng)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(gè)曲柄的質(zhì)量</p><p>　　------連桿大頭端質(zhì)量</p><p>　　------單個(gè)曲柄臂的質(zhì)心位置與主軸頸中心的距離</p><p><b>　　（1）=</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(dòng)慣量采用圖解法，分割成如下圖的幾個(gè)部分。然后用已知的基本形狀的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量公式計(jì)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(dòng)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>　?。剑?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>　　＝０.24+0.015+0.

69、0015+0.428</p><p><b>　　=0.276</b></p><p>　　三．內(nèi)燃機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速模擬計(jì)算和分析</p><p>　　3.1 模擬計(jì)算和分析</p><p>　　由內(nèi)燃機(jī)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(gè)二階線性微分方程。對(duì)于某一定的平均轉(zhuǎn)速而言，、均為定數(shù)

70、，與轉(zhuǎn)速波動(dòng)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(yùn)用差分的概念，并加以循環(huán)的方法，這樣計(jì)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(jià)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(jì)算章節(jié)中的長微分方程初值問題的數(shù)值解法。但我們?cè)讦磷兓苄〉臅r(shí)候，可以認(rèn)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(yùn)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(duì)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(diǎn)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(duì)汽缸壓力進(jìn)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(duì)一維函數(shù)y=f(x)的數(shù)據(jù)進(jìn)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(diǎn)（x,y）,x為橫坐標(biāo)，y為縱坐標(biāo)向量。xi為指定插值點(diǎn)的橫坐標(biāo)，yi是在xi指定位置計(jì)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>　　（2）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(duì)兩個(gè)變量的函數(shù)z=f(x,y)進(jìn)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(diǎn)(x,y,z)；x,y確定的點(diǎn)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(diǎn)橫坐標(biāo)的數(shù)值數(shù)組，yi是指定插值點(diǎn)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>　　（3） 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(diǎn)，目標(biāo)是找出一組擬合多項(xiàng)式，以便用更光滑的曲線來擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)。</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(diǎn)橫坐標(biāo)xx所對(duì)應(yīng)的三次樣條插值；</p>

77、<p>　　pp=spline(x,y) 計(jì)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(xiàng)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(duì)應(yīng)的插值；</p><p>　　yy=ppval(pp,xx) 根據(jù)逐段多項(xiàng)式樣條函數(shù)數(shù)據(jù)pp，計(jì)算xx對(duì)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(diǎn)橫坐標(biāo)xx，尋求擬合x和y的三次樣條內(nèi)插多項(xiàng)式，然后計(jì)算這些多項(xiàng)式，對(duì)每個(gè)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(jì)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(jì)算插值點(diǎn)xx對(duì)應(yīng)的函數(shù)值yy。因此可以說，對(duì)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(jì)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(shí)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(jì)算插值時(shí)，就不再調(diào)用樣點(diǎn)，而且可以象解析函數(shù)那樣直接進(jìn)行微分和積分。</p><p>　　在對(duì)汽缸壓力進(jìn)行插值時(shí)，我采用了樣條函數(shù)插值，并運(yùn)用了第二種調(diào)用方式。以下為一個(gè)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(jì)算并畫出瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的時(shí)域分析。在MATLAB中編的程序?yàn)椋簔fcg.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(yùn)行zfcg.m文件，不斷的改變轉(zhuǎn)速n和內(nèi)燃機(jī)摩擦力矩Mr，根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行特性進(jìn)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(dòng)機(jī)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(gè)穩(wěn)定的內(nèi)燃機(jī)轉(zhuǎn)速Wm對(duì)應(yīng)一個(gè)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(dòng)機(jī)穩(wěn)定轉(zhuǎn)速對(duì)應(yīng)的摩擦力矩小于這一給出的摩擦力矩時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速就會(huì)降低。反之，當(dāng)大于這一給出的摩擦力矩時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速就會(huì)上升，直到與給定摩擦力矩相對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速時(shí)，才能達(dá)到平衡。</p><p>　　具體的編程結(jié)果如圖：</p><p>　　（一）下圖為一個(gè)周期的波形</p><p>　?。ǘ?/p>

95、以下五圖是截取了七個(gè)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(duì)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(dòng)無關(guān)。通過發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)分析，求解內(nèi)燃機(jī)的力矩平衡方程，得到穩(wěn)定工況瞬時(shí)

97、轉(zhuǎn) 速W的波動(dòng)曲線圖。</p><p>　　在理想均勻工作狀態(tài)下,內(nèi)燃機(jī)的瞬時(shí)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(dòng);隨著氣缸數(shù)的增加,內(nèi)燃機(jī)的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的波動(dòng)率(工作循環(huán)內(nèi)最大、最小瞬時(shí)轉(zhuǎn)速之差與平均轉(zhuǎn)速的百分比) 明顯減小, 這</p><p>　　是因?yàn)闅飧讛?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(dòng)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(shí)轉(zhuǎn)速的大波動(dòng)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(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅值則較小,從而制約著高轉(zhuǎn)速下利用瞬時(shí)轉(zhuǎn)速進(jìn)行內(nèi)燃機(jī)燃燒故障診斷與控制的精度,另一方面要求在實(shí)際中要提高內(nèi)燃機(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速的測量精度。負(fù)荷對(duì)內(nèi)燃機(jī)的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)有著重要影響，隨著負(fù)荷的增加,氣體壓力轉(zhuǎn)矩所造成的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)幅值將增大。實(shí)際中,內(nèi)燃機(jī)各缸工作不可能達(dá)到理想均勻工作狀態(tài)。 當(dāng)內(nèi)燃機(jī)的某缸或某幾缸發(fā)生燃燒故障時(shí),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(jī)瞬時(shí)轉(zhuǎn)速波動(dòng)不再具有周期性。</p><p>　　內(nèi)燃機(jī)測試技術(shù)對(duì)內(nèi)燃機(jī)的發(fā)展具有重要推動(dòng)作用。有研究表明,用瞬時(shí)轉(zhuǎn)速可診斷內(nèi)燃機(jī)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(shí)測結(jié)果表明,瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)與各氣缸內(nèi)的工作過程之間確實(shí)有著密切的聯(lián)系。因此，利用瞬時(shí)轉(zhuǎn)動(dòng)波動(dòng)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)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(xiàn)</b></p><p>　　1．余成波 何懷波 編著 內(nèi)燃機(jī)振動(dòng)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(jì)算 電子工業(yè)出版社</p><p>　　3．李麗 王振領(lǐng) 編著 MATLAB工程計(jì)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(shí)驗(yàn) 科學(xué)出版社</p><p>　　5．張志松 周松 編著 內(nèi)燃機(jī)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(jī)動(dòng)力學(xué) 江蘇大學(xué)內(nèi)燃機(jī)教研室</p><p>　　7．周龍保 高宗

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

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(shí)，掌握了進(jìn)行科研的方法，也獲得了實(shí)踐鍛煉的機(jī)會(huì)。他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、對(duì)我的嚴(yán)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