디젤 엔진 고장 진단 개발 동향

2019-12-10

디젤 엔진 고장 진단 개발 동향

디젤 엔진 고장 진단은 신호 수집, 데이터 처리 및 기능 값 추출, 고장 진단 및 분류의 세 가지 주요 부분을 다루지 만 고장 진단 기술은 다양한 분야와 이론 지식을 통합했으며 전통적인 진단 기술에서 지능형 진단으로 발전했습니다. . 기술의 역사.

커민스 디젤 엔진 25kVA 디젤 발전기
25kVA 커민스 디젤 발전기

디젤 엔진 고장 진단 기술은 엔지니어링 응용 분야에서 많은 혁신을 가져 왔지만, 디젤 엔진 시스템의 복잡한 구조로 인해 작동 중 부품 및 부품의 작동 조건이 서로 간섭하고 결함 유형이 다양합니다. 지금까지 이상적인 결과를내는 신속하고 효과적이며 널리 사용되는 진단 방법은 없었습니다. 주요 어려움은 다음과 같습니다.

1. 디젤 엔진은 복잡한 구성 요소 구조를 가지고 있습니다. 작동 중에는 각 작업 시스템의 역할이 명확하지 않습니다. 둘째, 다른 유형의 디젤 엔진의 경우 구성 요소 구조, 시스템 구성 및 작동 원리가 다릅니다. 즉, 디젤 엔진의 고장 진단 방법이 다른 디젤 엔진에 적용되고 얻은 진단 결과가 일치하지 않습니다. 현재 실행 상태로

2. 디젤 엔진은 왕복 회전식 기계식 장치이며 작업 중에 많은 소음이 발생하기 때문에 특정 순간에 수집 된 진동 신호는 디젤 엔진의 양호한 상태를 실제로 반영하지 않습니다.

3. 디젤 엔진 고장 진단에서 증상과 결함 간의 대응 성을 정확하게 결정하는 것은 불가능합니다. 즉, 둘 사이의 일대일 대응이 아니라 일대 다 현상입니다.

150kVA 산업용 발전기
150kVA 산업용 발전기

미래의 사회 개발에서 과학 연구의 심화로 지능형 최적화 알고리즘과 컴퓨터 기술은 지속적으로 업데이트되고 서로 통합되며 진단 프로세스의 속도와 정확성을 향상시키기 위해 디젤 엔진 결함 진단에 적용됩니다. 진단 결과. 시대 진행의 추세가 되십시오. 이를 바탕으로 향후 진행 상황은 주로 다음과 같은 측면에 반영됩니다.

1. 신호 처리 측면에서 디젤 엔진 진동 신호의 비정 지성, 과도 성 및 갑작스런 관점에서 신호 분석 및 처리 방법 (시간-주파수 영역 분석의 정보 추출 방법)을 추가로 개선하고 개선합니다. 기계 상태를 반영하는 추가 정보는 향후 고장 진단에서 중요한 연구 혁신입니다.

2. 진단 결과 측면에서 각 지능형 최적화 알고리즘에는 고유 한 장단점이 있습니다. 따라서 진단 결과의 정확성을 높이기 위해 다양한 최적화 알고리즘이 서로 통합되고 장점이 보완되며 디젤 엔진 결함 분석 방법이 진단에 사용됩니다.이 논문에서는 인공 꿀벌 식민지 알고리즘 지원 벡터 머신을 최적화하여 최상의 성능 매개 변수를 얻습니다.이 매개 변수는 최종 디젤 엔진 결함 분류에서 더 높은 정확도를 얻는 데 사용할 수 있습니다.

3. 기술 리소스 측면에서, 생산 효율성과 작업 효율성을 보장하기 위해 컴퓨터 기술을 사용하여 오류 진단 시스템 및 신호 데이터 수집 및 분석 시스템을 설정하고 네트워크 기술을 사용하여 정보를 공유하고 정보 융합의 온라인 진단을 실현합니다.

250kW 커민스 개방형 디젤 발전기
250kW 커민스 개방형 디젤 발전기

 

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