直喷式柴油机排放性能的试验研究

对由车用6110直喷式柴油机改造的单缸柴油机的排放特性进行了试验研究。结果表明，在大负荷和高速小负荷工况下，微粒的排放量较大；中等转速中等负荷工况下，NOx的排放量较大。     

基于神经网络的多功能收割机发动机性能仿真及优化

随着全球经济和工业的快速发展,能源危机和环境保护问题越来越突出,传统内燃式发动机受到了巨大冲击,因此研究高效、节能的发动机显得尤为重要。为此,研究一种压缩比为10.6多功能收割机,并设计了基于MatLab仿真平台的GT-Power神经网络模型,利用神经网络训练和测试的数据自动进行仿真和储存,采用拉丁超立方采样算法设计试验,简化运算过程提高寻优效率。实验结果表明:神经网络模型转矩、比油耗和温度等参数模型预测误差很小、精度很高,可用于多功能收割机发动机的性能预测,使其各项指标参数最优化。     

基于人工智能的农用拖拉机发动机故障快速诊断研究

为了达到拖拉机发动机不解体故障诊断的目的,提高诊断效率,利用发动机缸盖的振动信号的采集原理,提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,并构建了拖拉机发动机振动信号采集系统。基于人工智能的拖拉机发动机故障诊断系统,综合运用信号采集技术、信号处理技术、数据库技术、神经网络技术和人工智能专家系统,实现了和数据库及具有强大信号分析的处理功能,提高了系统的诊断实时性和诊断精度。最后,采用田间试验方法,对拖拉机故障快速诊断系统进行了试验验证。试验结果表明:采用人工智能诊断方法不仅可以有效提高系统的准确率,而且诊断系统的响应更加迅速,并且曝晒、震动、灰尘等恶劣的现场环境中仍能保持正常工作的稳定性。     

TCD燃烧系统对柴油机燃烧和排放性能改善效果的试验研究

为探究道依茨TCD2015柴油机上配备的导流燃烧系统(简称TCD燃烧系统,T表示涡轮增压器,Turbocharger,C表示进气中冷,Charge air cooling,D为柴油颗粒捕集器,Diesel particle filter)对改善柴油机燃烧性能和降低污染物排放的效果,采用单缸机试验对TCD燃烧系统在不同转速、负荷和过量空气系数下的燃烧和排放性能进行研究。试验结果表明不同工况下TCD燃烧系统燃油消耗率和Soot排放量均低于传统ω燃烧系统,燃油消耗率最大降幅为7.01%,Soot排放量最大降幅为86.67%,且低过量空气系数(1.2～1.6)下TCD燃烧系统仍具有较好的性能。为揭示TCD燃烧系统改善油气混合促进燃烧的机理,采用AVL Fire软件建立了柴油机性能仿真模型。计算结果表明,TCD燃烧系统的环状凸起结构将燃油导向内外两室,从而促进了缸内燃油发展过程,燃油当量比大于4的浓混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为9.75%,活塞下移时TCD燃烧系统内油束撞击浅盘侧壁形成撞壁射流扩大了燃油扩散面积,从而改善了缸内油气混合质量,燃油当量比小于1的均匀混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为7.45%,因此TCD燃烧系统能够有效改善柴油机的燃烧和排放性能,可应用于柴油机高负荷和低过量空气系数工况综合性能提升。研究结果可为柴油机燃烧系统开发和改进提供参考。     

基于模糊专家系统的鱼疾病诊断方法

为实现鱼疾病的快速高效诊断,根据鱼疾病的模糊特性,建立多层次的知识库,并采用正向推理和反向推理相结合的模糊推理机。该系统采用Visual Basic6.0进行编程,在Windows2000平台上运行,其友好的人机交互操作界面,使鱼病诊断更为容易、形象、直观。     

基于火花塞离子电流的燃烧诊断系统研究概述

描述火花塞离子电流产生机理、检测方法及其在发动机控制、诊断中的应用。指出离子电流检测过程中几个关键性问题,提出基于离子电流的汽油机燃烧诊断系统的研究方法,首要问题是明确离子电流和燃烧室内压力的数量关系。     

基于故障树的电控汽油发动机无法启动故障诊断分析

汽车无法启动是常见故障,在短时间里寻找故障发生的原因往往相当困难。故障树分析法作为分析系统可靠性和安全性的一种重要方法,为复杂系统的故障查找提供了一种有效的途径。以奇瑞A3无法启动为例,建立了发动机无法启动的故障树模型,设计出了发动机无法启动故障诊断流程图,结合诊断的实际经验与相应的辅助检查,能够对汽油发动机无法启动故障发生的部位作出快速准确的判断。     

农用柴油机排放标准升级对农机行业的影响

该文就GB20891-2014标准实施和国家出台的农业机械化方面政策,结合市场调研情况,对农用柴油机排放标准由中国第2阶段升级为中国第3阶段在农业机械推广鉴定申请、信息变更、农机购置补贴、农机企业生产销售等方面可能产生的影响作了分析,并提出了具体建议.     

基于油液监测的柴油机磨损故障诊断系统

运用专家系统的原理和构建万法,建立了知识库模型,编写了搜索推理代码,并在此基础上基于C#和SqlServer采用油液分析技术中的光谱分析、铁谱分析和常规理化分析,建立了柴油机磨损故障诊断系统．该系统可用于诊断磨损的部位、类型和性质．以济南柴油机厂的4190柴油机为研究对象,对该系统进行了检验,实验结果表明该系统能够定位柴油机磨损故障的部位,并诊断其故障性质及原因．     

基于BP神经网络的柴油发动机特性建模

建立连续的发动机燃油特性和调速特性数学模型作为液压机械无级变速器虚拟试验平台的动力源。根据虚拟平台对不同特性区域的精度需求对柴油发动机不同特性区域的试验数据进行不同的密度选取、乱序和归一化处理,采用单隐层BP神经网络对试验数据进行训练,对比不同隐层节点数网络的训练误差和测试误差,选取误差最小的网络,求解出网络的数学表达式。通过该方法以ISLe310柴油发动机为例建立燃油特性和调速特性的连续数学模型,这两个简单的数学表达式准确反映了发动机万有特性和外特性,连续模型避免了虚拟试验中出现信号的突变和奇异点。通过和经典的最小二乘法拟合得到的最优特性模型进行对比,其具有更小的误差、更强的泛化能力,能够更好地反映柴油发动机的相关特性。