【精品】仿真技术在机械故障诊断中的应用

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1、仿真技术在机械故障诊断中的应用摘要随着科技的发展计算机在应用的领域日益广泛，而计算机也在机械方面的应用也是无可替代的，其中仿真技术是计算机在机械领域的具体应用。计算机仿真技术是现代科学研究中一种非常重要的方法和工具，已经产生了很多成熟的技术和产品，在理论上形成了一套完整的体系。本论文就是针对仿真技术在机械故障诊断中的应用解决了很多棘手的问题或者使问题的解决方法更加的简单和操作方便，机械故障诊断有很多种，但是此论文只是针对其中几个方面的实例突出仿真技术的应用：船舶柴油机故障在线诊断仿真技术的应用；计算机仿真技术在汽车修理屮的应用；共解调和小波分析在机械故

2、障诊断屮的应用;基于连续小波变换的故障诊断的仿真应用；虚拟现实技术在机械故障诊断屮的应用。有以上实例可以看出计算机仿真技术能将机械故障解决的方法更加的简单和准确，大大的降低了系统的误差而R所产生的作用也是显著的、有效的、可靠的。关键字：仿真技术，机械，故障诊断••船舶柴油机故障在线诊断仿真技术的应用=?1号软系统数摇渾■・关3、定位显示设备网VwZ、络帐警设备Sr✓变换和盤形故障诊斷点船用柴油机故障在线诊断原理框图如前所述，实船使用中由于使用条件的变化、操作维修不当，柴油机及其増压系统的污阻、损坏等均会使发动机性能恶化，严重时会发生故障，从而影响船舶营

3、运的正常进行.为了及时处理消除故障，必须准确判断出柴油机性能恶化的原因，当采用人工神经网络方法时，要求给出发动机症状与故障样本集，作为专家知识库•根据航区的不同和船舶航行过程屮的实际状况，在不同的环境温度及不同的柴油机负荷条件采用该程序对给定故障状态下的柴油机运行工况性能参数的模拟计算，建立船舶柴油机症状与故障样本集，作为神经网络故障诊断系统的专家知识库•根据船用低速增压柴油机工作过程的理论分析和实际运行经验，可以确定各个子系统主要部件可能出现故障的原因，作为故障变量即输出变量；同时确定用于区别各种故障的征兆变量作为网络输入变量.因此，采用船舶二冲程增

4、压柴油机运行性能预测程序，对装船量最多MAN2B&WL2MC型柴油机工作过程进行数值模拟计算，对其涡轮增压系统各部件故障进行模拟计算，获得各征兆变量偏离基准值的偏差.仿真实验结果可以得出故障原因与故障征兆之间的相互关系，以此建立涡轮增压系统的征兆/故障样木集.用于模拟计算增压系统故障的变量有：空气滤清器堵塞、壇压器效率下降、中冷器传热恶化、透平保护格栅堵塞、透平通流部分堵塞、废热锅炉流阻增人或气缸进排气道堵塞等.征兆/故障样本集的正确确定是神经网络进行准确故障诊断的关键.涡轮増压系统一•种故障对应一个样木，为进一步诊断故障的严重程度，对每一个故障变量取

5、2个样本，其目标值分别为0.5和1.0为了反映机组运行负荷范围的征兆与故障的对应关系，对额定负荷（100%MCR）、部分负荷（90%MCR、75%MCR）和半负荷（50%MCR）四种工况给出样本.因此这部分的样本数为36个.考虑到远洋船舶的航行范围属于无限航区，因此把人气环境温度分为三段，即283〜294K、294〜306K、306〜318K.并分别以288K、300K、312K为样本中心,通过大量的仿真计算，得出相应的样本集（总的样本数为108个），用于训练径向基函数RBF神经网络诊断模型，从而可以实现船舶柴油机运行故障的诊断.网络测试结果与分析表明

6、，给定故障分别为I级（严重故障），II级（屮等故障）的输入征兆量，用训练过的RBF网络测试：1）发动机负荷变化，大气环境温度不变；2）环境温度变化，如船舶航行在不同的海区，柴油机负荷不变;3）柴油机负荷改变，同时环境温度也改变.网络对给泄故障所在工况的诊断识率很高，几乎达到100%,可见采用这种诊断方法是成功而且快捷有效的，不仅对柴油机故障模式有很高的识别率，并能对故障严重程度进行定量的预测•同时，对各输入变量偏离样本值±10%或具中某个变量偏离样本值较人时（例如个别传感器有故障或数据处理有误）进行仿真实验，它们的输出向量与目标向量很接近，不会影响总的

7、输出模式，即对征兆信号的噪声不敏感，表明这样的网络有较强的容错和抗干扰能力.二.计算机仿真技术在汽车修理中的应用2.1一般的仿真方法实际维修工作中，可根据故障特征，凭经验选定几处怀疑点•这些怀疑点，可能属于传感器、执行器或ECU中的某一类•对于执行器怀疑点可直接用电信号的测试来判断比较，对于传感器或ECU的怀疑点，可釆用仿真替换法•通过用仿真传感器信号替代原传感器并向ECU发送信号来检验传感器，或用仿真ECU替代原ECU來处理传感器信号和控制执行器來检验ECU.2.2仿真替代式EFI检测仪的测试逻辑仿真替代式EF1检测仪将仿真对象分解为10类传感器和一

8、个ECU.10类传感器包括空气流量传感器、曲轴位置传感器、曲轴（或凸轮轴）转速传感器、氧传感器