基于融合模型的柴油机空气管理系统故障诊断

发布时间：2021-04-07 13:14

　　柴油机作为重要的动力机械,其性能监测和故障诊断得到重视。而柴油机空气管理系统故障包括进气系统漏气、堵塞和废气再循环（EGR）阀卡涩等,故障将会导致排放恶化和经济性下降。针对空气管理系统具有较强的非线性,无法建立精确的数学模型等问题,建立了基于数学模型和数据驱动模型的融合模型,针对进气歧管漏气、中冷器堵塞,EGR阀卡滞等故障进行诊断研究。采用机理建模的方法建立EGR流量模型、充气系数模型和基于数据驱动建模的方法建立充气系数模型、进气压力波动幅值模型,利用奇偶方程法进行残差生成器的设计并生成三个残差信号,通过仿真分析可得到故障和残差值之间的映射矩阵,最后,采用模糊推理的方法进行故障诊断。研究结果表明:所构建的故障诊断系统能准确地诊断出空气管理系统的漏气直径为5 mm、堵塞至进气流量减少10%和EGR阀卡滞故障在关闭状态。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(25)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

空气管理系统故障设置

结构化残差集的构建

图2 结构化残差集的构建中外学者采用该理论在不同领域已取得了一些研究成果。Petchinathan等[12]将LOLIMOT算法于非线性系统识别。Kolewe等[13]采用LOLIMOT算法对柴油机排气流量进行预测。逄红[14]采用LOLIMOT算法以汽油机参数喷油脉宽、转速、点火提前角和节气门开度等为输入参数,建立与输出参数发动机排放,扭矩和经济性之间的关系。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3123558