基于神经网络的柴油机共轨系统轨压控制方法

通过系统建模仿真的方法研究了柴油机高压共轨系统轨压控制方法,提出采用神经网络模糊PID控制可以提高轨压的控制精度和系统响应性.在Matlah/Simulink环境下进行了模糊PID控制和神经网络模糊PID控制的仿真比较,证实了神经网络模糊PID控制方法使得系统控制精度、响应时间、扰动抑制、鲁棒特性都明显优于模糊PID控制方法.     

基于神经网络部分微分PID的共轨压力控制策略

针对传统PID控制系统的不足和为了有效改善微分冲击作用,采用带有一阶惯性环节的微分环节替代原来理想的微分环节,构造出部分微分PID算法;并基于神经网络设计了共轨压力的神经网络部分微分PID控制系统.在GS-1000型喷油试验台上的应用实践表明,该方法能够实现共轨压力的平稳控制,具有良好的响应跟随性,能够满足高压共轨燃油喷射系统的要求.     

基于模糊神经网络的滚动轴承滑动擦伤诊断

针对故障诊断知识模糊性及引起轴承滑动擦伤的参数间的非线性特点，提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法，建立了模糊神经网络模型，并将其应用于滚动轴承的滑动擦伤诊断。网络测试结果表明，本文方法对于滚动轴承的滑动擦伤诊断是十分有效的。     

电控系统故障引起共轨柴油机不能启动的原因及诊断

共轨柴油机以其良好的动力性、排放性、经济性,在各种车辆上得到广泛的应用。电控燃油喷射系统的工作状况对发动机的运转性能有很大影响,不论是该系统的ECU、传感器、执行器,还是控制线路发生故障都有可能导致发动机不能启动。本文以长城公司生产的GW2.8TC电控共轨柴油机为例,介绍其共轨柴油机系统组成、工作原理,分析了引起其不能启动的故障原因,并提出了诊断思路。     

柴油机共轨电控喷射系统故障诊断方法探讨

柴油机共轨电控燃油喷射系统在运作的过程中可以有效地提高低温能动性,可以将排放物中的氮氧化物有效地降低。在一定程度上可以提高发动机的经济性和动力性,运作的时候会大幅度地降低所消耗的油量,降低机器设备出现故障的几率。柴油机共轨电控燃油喷射系统较为复杂,一旦出现故障修理的成本非常昂贵,所以并没有广泛的应用与汽车和工程机械维修行业。     

柴油机共轨电控喷油器维修一例

柴油机共轨系统应用越来越多,由于使用及燃油等原因导致故障频发,其中电控喷油器出现故障几率最大.本文结合自己的实际维修案例,来阐述柴油机电控喷油器的原理与维修等内容.     

共轨柴油机调速器的PID参数模糊自整定控制

针对柴油机共轨燃料喷射系统,设计了PID参数模糊自整定控制电子调速器,在Matlab/Simulink环境下,进行了计算机仿真,分析了系统阶跃响应和鲁棒特性,仿真结果证实该控制器的特性优于传统的PID控制器。     

共轨柴油机启动不着火故障排除及改进建议

针对GW 2.8TC型增压共轨发动机启动不着火故障现象,介绍了故障排除过程,提出了改进建议。     

康明斯ISBe发动机电控高压共轨柴油喷射系统故障诊断

介绍电控高压共轨柴油喷射系统的结构与工作原理,重点阐述高压共轨柴油机电控系统故障诊断技术,并叙述了电控高压共轨柴油机的使用维护方法。     

基于模糊神经网络单螺杆挤压膨化机的故障诊断

为了能够提高单螺杆挤压膨化机故障诊断的准确率,利用模糊神经网络对其进行故障诊断。首先,分析了单螺杆挤压膨化机的常见故障;接着,研究了模糊神经网络的基本结构,并且分析了相应的故障诊断算法和基本原理;最后,进行了单螺杆挤压膨化机的故障仿真分析,仿真结果表明该方法具有较高的故障诊断精度。     

基于BP神经网络的电控柴油机故障诊断

运用了优化算法的BP神经网络设计高压共轨式电控柴油机的故障诊断系统,以高压共轨式电控发动机的传感器数值作为BP网络的输入,把发动机的故障状态作为BP网络的输出,以此来对电控柴油机进行实时的故障诊断.将诊断结果与实测结果进行比较后,证明此方法是可行的.     

基于RBF神经网络的农用柴油机故障诊断研究

柴油机以其良好的动力性、可靠性、经济性在农用机械中广泛应用,但对农用柴油机施行及时的不解体故障诊断却并非易事。为此,以配气机构故障为例,提出了将小波包分解与RBF神经网络结合的故障诊断方法,对降噪后的气缸盖振动信号进行小波包分解,构造故障特征向量作为故障样本,并用训练好的RBF神经网络进行模式识别。试验结果证明,该方法具有良好的诊断效果和广泛的工程应用前景。     

基于优化模糊神经网络权值的大豆虫害诊断

采用模糊神经网络应用于大豆虫害快速识别方法。首先选择我国北方地区具有代表性的食心虫等7种虫害作为输出,用数字化特征表示。依据危害方式、危害症状等8种性状对182个大豆虫害样品进行诊断,选择1 3 6个样本作为训练集,选择4 6个样本作为预测集。首先使用AHP层次分析法对权值进行调整;其次,依据最优参数分别建立BP神经网络和模糊神经网络模型。实验结果表明:选择模糊神经网络进行模型建立,共预测对4 4个样本,判定识别率高达9 5%,证明了模糊神经网络进行大豆虫害判别是可行的。     

基于模糊神经网络的温室控制系统

为了实现温室节能以及安全控制,针对温室环境的大滞后、多输入、多输出、非线性和难以建立数学模型等特点,提出用模糊神经网络进行温室温度控制的方法,采用神经网络在线调整训练模糊规则的控制方式,实现了温室内温度的模糊控制.利用该方法能提高温室控制系统的精确性、适应性和鲁棒性,有利于节能.结果表明,基于模糊神经网络的温室控制系统运行效果良好,控制过程响应快,无震荡,超调量小,稳态误差小,能满足使用要求.     

基于模糊专家系统的故障诊断方法研究

随着汽车发动机技术的发展,汽车的安全性、可靠性和操控性得到了极大的改善,使汽车的复杂程度越来越高。为此,开发了基于汽车发动机故障诊断专家系统,介绍了系统的基本结构及其开发方法,重点描述了模糊知识的表示、知识的管理以及推理机制的构成。经过多次使用证明,该专家系统具有非常高的使用价值。     

乙醇/柴油混合燃料燃烧过程数值模拟

利用CFD分析软件AVL FIRE对高压共轨柴油机燃用柴油乙醇混合燃料的燃烧过程进行模拟,通过建立三维仿真模型研究发动机燃用不同掺比燃料的燃烧特性,并对模型的准确性进行了验证。计算了乙醇掺比对发动机燃烧过程中缸内压力、累积放热量及放热率等的影响;模拟出了不同配比混合燃料下高压共轨柴油机的各方面的性能。模拟结果得出:在中高负荷下,乙醇的低十六烷值、高汽化潜热值和含氧对发动机燃烧过程中的缸内压力和放热率的影响较大,发动机燃用E10具有最佳的动力性和经济性。     

高压共轨柴油机低微粒排放控制研究

运用数值模拟的方法研究了高压共轨柴油机的喷油系统、进气系统和燃烧系统等相关局部参数对燃烧与排放影响的规律,依据低微粒排放的控制目标提出了参数优化评价准则,得出了参数优化设计的趋势是燃烧室凹坑适当变浅、喷油提前角适当推迟、喷油压力适当提高以及涡流比适当减小。由此形成了柴油机局部优化方案,通过与原机对比,优化方案可以获得更好的综合排放性能,尤其是较低的微粒排放。推荐的设计参数为柴油机燃烧和低微粒排放控制提供了参考。     

高压共轨柴油机喷油控制策略研究

通过对高压共轨柴油机喷油控制的需求分析,发现在转速突变时进气系统具有明显的迟滞性,这种迟滞性表现为进气增量跟不上喷油增量,所设计的转速变化主喷油量修正算法能够重新修正原喷油量,以获得合理的空燃比,改善燃烧过程。多次喷射会造成轨压波动,经过多次喷射轨压波动油量修正算法对喷油量脉宽进行预修正,可以提高喷油执行精度。利用ETAS公司的ASCET建模软件工具和自主开发的ECU电路板,在YN33CR型高压共轨柴油机上进行了台架试验。试验结果表明:该喷油控制策略符合预期效果,能够有效改善喷油控制。     

基于概率神经网络的水泵故障诊断研究

介绍了概率神经网络(PNN)的基本原理,并将其应用于水泵的故障诊断,以征兆诊断法为理论基础,以信号频谱中各阶倍频和分频作为智能诊断的特征因子,提取故障样本,进行PNN网络训练.结果表明,PNN可以克服反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点, 对传感器测量噪声具有较强的诊断鲁棒性,能够满足故障诊断快速和准确的要求,适用于在线检测,具有实际应用价值.