一、柴油机发生异响故障的技术诊断（论文文献综述）
暴玉峰[1]（2021）在《谈柴油机异响特征及其变化规律》文中研究表明柴油机出现不正常的响声,往往是柴油机产生机械故障的前兆,因而必须要重视柴油机的异响,掌握柴油机异响故障特征及变化规律,对于研究和诊断异响有普遍的指导意义。
史文献,张军,张悦,李岩[2]（2021）在《收割机用柴油机输出端异响分析与设计优化》文中进行了进一步梳理采用频谱分析、模态仿真与测试对某收割机用轻型柴油机离合器分离时各转速下存在的异响进行分析,确定噪声异响源为离合器外齿圈撞击柴油机飞轮内齿圈引起飞轮结构共振产生的表面辐射噪声。从噪声激励源、传递路径以及结构响应3方面进行系统分析,采取优化柴油机燃烧激励、增大飞轮刚度降低结构响应、增厚挡板并加密封吸音棉等改进措施。试验表明改进方案降噪效果非常明显。
周全[3]（2021）在《汽车发动机异响诊断算法及产生机理的研究》文中进行了进一步梳理随着汽车工业水平的进步,目前发动机噪声的研究重点已落在声品质上,特别是发动机的异响问题,令很多车企研发人员无从下手。由于大部分异响属于发动机噪声问题中的疑难杂症,缺乏有效的诊断方法和理论上的研究,因此需要提出一些创新性的信号处理方法来更好地提取并分析这些异响的特征,并归纳出异响的产生机理。本文围绕汽车发动机的异响诊断算法和异响的产生机理研究这两个方面展开,主要工作内容与成果如下:研究了短时傅里叶变换时频图的精细度和能量分布的变化规律,对比了多分量非稳态仿真信号的短时傅里叶变换和S变换时频图结果,指出两种算法对非稳态部分信号的能量分布具有“栅栏”现象。介绍了非线性调频变换算法（Nonlinear Chirp Transform,NLCT）,通过引入随调频信号瞬时频率不断变化的旋转算子和频移算子,优化了时频图的能量分布,并结合Vold-Kalman阶次滤波和NLCT变换提出了Vold-Kalman调频变换算法（VoldKalman Chirp Transform,VKCT）,其适用于分析与汽车发动机转速相关的振声信号。研究了当单个初始频率附近存在多个信号时,变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的分解优先级,提出了U型模态分解优先级的概念。讨论了VMD算法的欠分解和过分解现象,并指出这类模态混叠现象的本质原因是VMD算法初始中心频率的数目及取值与实际混合信号中的分量信号不匹配。提出一种基于二分法的变分模态分解方法（Dichotomy-based Variational Mode Decomposition,DVMD）,能够自适应地搜寻混合信号中实际分量的个数及对应的中心频率。基于DVMD算法诊断了某乘用车发动机在怠速工况下产生的“吭吭”声异响。通过系统性地研究缸盖总成各部分结构对异响的影响,发现了异响声幅值对凸轮轴正时调节（Variable Camshaft Timing,VCT）系统的参数敏感,特别是凸轮轴调节器的角度和机油压力控制阀（Oil Control Valve,OCV）的占空比。通过DVMD算法分离提取了发动机缸盖表面振动信号中的异响相关分量,结合曲轴与凸轮轴的瞬时转速、VCT系统内部的机油压力等数据综合分析,明确了“吭吭”声异响的产生机理。基于VKCT算法诊断了某乘用车发动机在加速过程中出现的“咕噜”声异响。通过声强法对异响的分布特性进行了研究和分析,明确了异响主要来源于汽车发动机,通过VKCT算法提取了发动机振动信号中的异响分量,根据对比分析指出“咕噜”声异响来源于曲轴扭振。通过发动机曲轴的弯扭振动测试及更换不同工作频率TVD的试验,验证了“咕噜”声异响的产生机理。针对汽车发动机稳态及瞬态工况下的机械与燃烧噪声分离,提出了基于维纳滤波的稳态工况燃烧噪声分离算法和基于多元回归的瞬态工况燃烧噪声分离算法。研究了某三缸汽油机在不同转速和负荷条件下的机械燃烧噪声占比变化情况及其内在机理,诊断了某SUV车型的发动机在急收油门时刻下产生的“呲呲”声异响。对该发动机的表面辐射噪声和机体表面的振动信号进行了机械贡献和燃烧贡献分离,根据机械噪声和燃烧噪声的时频图结果诊断出此异响来源于发动机燃烧室内的异常燃烧,并通过优化发动机的点火提前角控制了异响。
罗轩[4]（2021）在《配气机构NVH性能分析方法研究及应用》文中认为配气机构是发动机的核心子系统之一,也是发动机重要的振动噪声源之一。由于配气机构和发动机其他部分存在诸多耦合关系,对于配气机构的振声研究应在整机的层面上进行考虑。依据NVH问题的研究流程,本文从激励源、振动传递和噪声辐射的顺序对配气机构引起的整机振动噪声展开了一系列的仿真和试验研究工作,并将研究成果应用于解决一个实际的配气机构异响问题。具体工作内容与成果如下:对配气机构振声激励源特性进行了研究。通过搭建II型配气机构单阀系动力学模型,对配气机构在相应工况下的气门落座力、液压挺柱力和气门弹簧力等激励力特性进行了分析,并通过气门运动试验验证了模型的有效性。基于弹性流体动力学理论对凸轮-摇臂之间的接触特性进行了分析。以优化凸轮-摇臂之间的接触特性和降低振声激励力为目标,对凸轮型线和弹簧预紧力进行了优化设计。基于柔性缸盖多阀系模型对配气机构到缸盖的载荷传递特性进行了研究。基于柔性多体系统动力学原理和有限元法,建立了包括柔性体缸盖在内的配气机构多阀系动力学模型,对配气机构动力学和阀系与缸盖间的相互作用进行了分析。基于弹性流体动力学理论建立了凸轮轴承模型,考虑轴颈不对中和润滑油膜的影响,对凸轮轴承的载荷传递和润滑特性进行了分析,并对配气机构激励作用下的缸盖振动响应进行了分析。基于该模型,对包括转速、润滑油温度和润滑油标号在内的轴承润滑特性影响因素进行了探究。从整机层面对配气机构激励作用下的振动噪声特性进行了研究。针对某国产1.8T四缸汽油机建立了配气机构-整机耦合系统动力学模型,并充分考虑了配气机构和发动机本体之间的耦合关系。基于该模型,对该发动机配气机构动力学进行了分析,并对整机的振动响应和噪声辐射进行了预测。相较于通常采用的非耦合法,应用该耦合分析法预测整机振动响应和噪声辐射得到了与实测更吻合的结果。针对一种常见的怠速工况下发动机配气机构异响噪声问题进行了研究和优化。通过一系列的换件探索试验和信号处理分析,成功识别了异响特征。通过配气机构异响诊断模型的仿真分析,揭示了异响噪声的产生机理。基于有限元法和声学边界元法,建立了配气机构怠速异响复现模型。根据仿真分析结果,提出了A和B两套优化方案,并将B方案进行样件试制。验证试验结果显示,搭载B方案VVT的发动机在异响频段幅值明显降低,在主观评价中异响噪声基本消除,配气机构怠速异响问题得到圆满解决。
喻革[5]（2020）在《车用柴油机常见故障维修技术研究》文中研究指明随着柴油机技术的不断成熟,部分车辆选配柴油机作为动力源,以满足车辆的日常运行动力需求。为保证车用柴油机的整体运行安全性与可靠性,需针对车用柴油机的常见故障进行维修处理,如核心零配件的损耗故障、高温故障、异响故障、起动故障等,选择针对性维修技术,快速高效处理车用柴油机故障。下文就车用柴油机常见故障维修技术分析探讨。
崔建伟[6]（2020）在《柴油机应急故障诊断预警系统的应用研究》文中研究表明柴油机是一种重要的动力机械,因此对其运行故障进行诊断与预警十分重要。但柴油机的构成十分复杂,涉及诸多子系统与多个领域,导致针对其进行的故障诊断预警工作难度高且准确性不足。针对上述困难,设计了一种定转速信号采集系统,并将采集到的振动信号使用EMD-AR方法提取出特征信号,最后再采用模糊神经网络算法对特征信号进行分析,从而实现故障的判定。将前述算法作为一个模块嵌入到设备的故障诊断预警系统中,实现了柴油机应急故障诊断预警系统的应用。
孙宝源[7]（2019）在《基于振动信号的曲轴故障诊断与研究》文中研究说明车辆发动机曲轴故障诊断分析是车辆售后维修的难点,也是当前车辆维修检测中最具技术含量的领域之一。随着车辆的大众化普及,车辆售后维修市场的不断扩大,如何提高车辆发动机曲轴故障诊断分析效率,降低其对维修检测人员的经验的依赖和检测的时间成本,成为当前车辆发动机曲轴诊断分析研究领域亟需解决的问题。本文根据当前已有的相关研究理论和技术现状,提出了一种基于车辆发动机曲轴振动信号,以时频相干分析为基础,结合BP神经网络的故障诊断分析方法,提高了车辆发动机在售后维修中对曲轴诊断分析的效率。在原有自动化信号分析仪的基础上,通过开发PC软件并整合各硬件功能实现了对典型故障的自动化分析和识别。本文的主要研究内容如下:1)综述了当前车辆发动机曲轴故障振动信号测量及分析的相关方法、原理,以及国内外研究现状,确定了本文的研究内容和研究方法。2)对车辆发动机基于振动信号实现故障诊断分析的一般流程、振动信号测试原理及方法、时频相干估计等理论进行了详细分析,确定了基于时频相干估计分析法对信号的提取和处理的理论依据。3)进行了车辆发动机曲轴诊断方案的设计,通过对检测信号的提取、BP神经网络的深度学习、自主学习、大数据存储、故障提取判断等几个模块的设计和融合,基于LabView平台完成了软件系统的详细编程设计。并通过PVTAS100振动信号分析仪、PIX SimMotor信号模拟器等硬件选型,实现了一个操作简便、诊断自动化的发动机曲轴故障诊断平台。4)进行了发动机曲轴故障诊断自动化平台的实际运行测试,通过对常见的发动机抱轴故障、曲轴断裂故障、硅油减震器对曲轴振动故障三种故障模式进行实际应用,证明了该平台可以可靠运行,而且提高了曲轴故障诊断效率。
姜宇华[8]（2019）在《基于异响分析的发动机故障成分提取研究及试验》文中指出发动机是汽车重要的组成部分,随着现代科技水平的日益提高,汽车发动机朝着智能化和多功能化方向发展,其结构越来越复杂,所需诊断项目越来越多,而传统依赖人工经验的办法已逐渐不能满足更高的诊断需求。因此开展基于异响分析的发动机故障成分提取研究及试验,对发动机进行在线诊断,及时地消除发动机产生的故障,避免发动机出现较大的损伤,提高发动机的可靠性和使用寿命具有重要的工程意义。基于声信号诊断发动机故障是现代故障诊断的热门研究方向,具有非接触性优点。其中故障成分的提取是故障诊断过程中的核心问题,直接影响到诊断的准确性与可靠性。本文在充分总结国内外现状的基础上,开展了基于自适应性错位叠加方法（ADSM）的发动机故障成分提取研究。ADSM分为三个步骤,首先,建立叠加段和待叠加段中起始叠加点的自动搜寻算法。其次,以起始叠加点为基准截取异响信号,对不同片段进行叠加,消除背景噪声,提高信噪比。最后,截取叠加信号中包含故障成分主要信息和能量的部分,完成故障成分的分离。以型号为EA211的四冲程发动机为研究对象搭建了数据采集和处理平台。该平台主要由发动机、工控机、声传感器、编码器和数据采集卡组成。其中,声传感器负责采集异响信号,编码器负责通过角位移的控制对异响信号进行截取。文中给出了编码器上升沿的判断和异响信号的截取方式的数学模型。搭建了基于LabVIEW和Matlab的异响信号处理系统,该系统能够实时处理发动机产生的异响信号,判断发动机是否产生故障。人为设置了常见的敲缸故障和连杆轴承故障,使用ADSM对异响进行处理,并将提取结果与高信噪比故障成分进行对比。实验结果表明,ADSM能有效地提取异响信号中的故障成分。为进一步说明该方法的有效性,将ADSM的处理结果与小波降噪和经验模态分解（EMD）的处理结果进行了对比。结果表明,ADSM对于准周期性的冲击性故障成分具有更好的提取效果,该方法不仅能够提取发动机的故障成分,而且对于其他类型旋转机械的故障成分分离同样有效。本文的创新点主要集中在:（1）论文针对现有的错位叠加算法（DSM）中自动选取错位叠加点的不足,开展了起始叠加点自动选取算法的研究,并在此基础之上提出了 ADSM。
邓桂芳[9]（2018）在《释解柴油机异响噪声》文中认为技术状况良好的柴油发动机在各种工况下运转平衡,响声纯正,没有明显的杂音。如果发动机的某一部位出了故障,或机件松旷,或配合间隙失调,或燃烧不正常等,则在工作中的最初表现就是异响。准确判断发动机异常响声,必须建立在对其正常运转响声熟悉的基础之上。异响噪声;大体上来源于三个方面:燃烧噪声,供油系噪声和发动机机械噪声,每一种噪声中都可能包含异响。由于其故障因机型及其它因素的差异,异响噪声往往难以用语言文字和音调来准确描述,只能在对其正常运转响声熟悉的基础上,判断各种异响噪音。
杨雷[10]（2017）在《基于LabVIEW的发动机异响监测与诊断系统研究》文中研究说明对虚拟仪器技术和LabVIEW虚拟仪器开发平台进行概述,对不同类型、不同状态下的发动机异响诊断原因和诊断方法进行研究,对比人工诊断和基于现代信号处理的诊断方法,基于LabVIEW开发出发动机异响监测与诊断系统,对发动机的异响进行分析与诊断,实现对发动机运行状态的识别和发动机故障的诊断。
二、柴油机发生异响故障的技术诊断（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、柴油机发生异响故障的技术诊断（论文提纲范文）
（1）谈柴油机异响特征及其变化规律（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 柴油机异响特征 |
| 1.1 异响类型 |
| 1.2 异响振动的频率和振幅 |
| 1.3 异响的相位 |
| 1.4 异响在辐射面上的分布 |
| 2 异响的变化规律 |
| 2.1 转速 |
| 2.2 温度 |
| 2.3 负荷 |
| 2.4 润滑 |
| 2.5 振动 |
| 3 典型异响的诊断 |
| 3.1 活塞敲缸 |
| 3.2 活塞销异响 |
| 3.3 连杆轴承响 |
（2）收割机用柴油机输出端异响分析与设计优化（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 故障描述 |
| 2 输出端异响分析 |
| 2.1 离合器工作原理 |
| 2.2 频谱分析 |
| 2.3 模态仿真分析 |
| 2.4 模态测试分析 |
| 2.5 频率响应测试 |
| 3 改进措施及验证 |
| 3.1 柴油机燃烧激励优化 |
| 3.2 飞轮刚度优化 |
| 3.3 传递路径优化 |
| 4 结语 |
（3）汽车发动机异响诊断算法及产生机理的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 发动机振动噪声研究现状 |
| 1.2.2 异响研究现状 |
| 1.2.3 信号处理方法研究现状 |
| 1.2.4 本文研究课题的提出 |
| 1.3 本文研究内容与安排 |
| 2 NLCT时频分析算法的基本原理与仿真试验研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 现代时频分析技术原理及仿真研究 |
| 2.2.1 短时傅里叶变换 |
| 2.2.2 广义S变换 |
| 2.2.3 线性调频变换 |
| 2.2.4 非线性调频变换 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 DVMD盲源分离算法的基本原理与仿真试验研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 DVMD的基本原理 |
| 3.2.1 变分模态分解原理简介 |
| 3.2.2 变分模态分解的分解优先级 |
| 3.2.3 DVMD的分解策略 |
| 3.3 DVMD与其他盲源分离方法的仿真试验比较研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于DVMD算法的发动机稳态机械异响诊断及机理研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 怠速异响声源定位试验研究 |
| 4.2.1 某乘用车怠速异响案例背景 |
| 4.2.2 缸盖总成机械结构系统影响研究 |
| 4.2.3 缸盖总成电子控制系统影响研究 |
| 4.3 基于DVMD算法的怠速异响特征分量提取 |
| 4.4 角度域下的怠速异响成因及机理研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于VKCT算法的发动机瞬态机械异响诊断及机理研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 VKCT时频分析方法原理 |
| 5.2.1 AGST时频变换 |
| 5.2.2 脊线提取技术 |
| 5.2.3 Vold-Kalman阶次分离 |
| 5.2.4 VKCT时频分析算法 |
| 5.3 某乘用车加速工况异响识别 |
| 5.3.1 某乘用车加速工况异响案例背景 |
| 5.3.2 整车异响分布特性研究 |
| 5.4 某乘用车加速工况异响机理研究 |
| 5.4.1 基于VKCT时频分析算法的异响特征提取与诊断 |
| 5.4.2 加速工况异响的机理研究及控制 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 发动机燃烧噪声的分离算法及燃烧异响诊断研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 发动机燃烧噪声的分离算法 |
| 6.2.1 基于维纳滤波的稳态工况燃烧噪声分离算法 |
| 6.2.2 基于多元回归的瞬态工况燃烧噪声分离算法 |
| 6.3 发动机稳态工况燃烧噪声和机械噪声的分离研究 |
| 6.3.1 1500r/min燃烧噪声分离结果 |
| 6.3.2 3000r/min燃烧噪声分离结果 |
| 6.3.3 5500r/min燃烧噪声分离结果 |
| 6.4 发动机瞬态工况的燃烧异响分离及诊断研究 |
| 6.4.1 某SUV车型急收油门工况异响案例背景 |
| 6.4.2 急收油门工况振声信号燃烧与机械贡献分离研究 |
| 6.4.3 急收油门工况燃烧异响控制 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 全文总结 |
| 7.1 研究成果与结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 教育经历 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
| 攻读博士期间参与的项目 |
（4）配气机构NVH性能分析方法研究及应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配气机构动力学研究现状 |
| 1.2.2 配气机构振动噪声研究现状 |
| 1.2.3 配气机构摩擦副弹性流体动力学研究现状 |
| 1.2.4 发动机整机噪声仿真研究现状 |
| 1.2.5 汽车动力总成异响研究现状 |
| 1.2.6 可变气门驱动技术发展现状 |
| 1.2.7 前人研究不足 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 基于单阀系模型的配气机构振声激励源研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 配气机构的结构形式 |
| 2.3 凸轮型线与配气机构运动学 |
| 2.4 配气机构单阀系建模 |
| 2.4.1 系统动力学建模方法 |
| 2.4.2 模型参数确定方法 |
| 2.4.3 凸轮型线设置和缸压载荷输入 |
| 2.4.4 动力学模型求解方法 |
| 2.5 凸轮-摇臂接触模型 |
| 2.5.1 赫兹接触理论 |
| 2.5.2 弹性流体动力学接触理论 |
| 2.5.3 弹性流体动力学求解方法 |
| 2.6 基于弹性流体动力学理论的单阀系模型算例分析 |
| 2.6.1 气门运动验证试验 |
| 2.6.2 气门动力学分析 |
| 2.6.3 凸轮-摇臂接触分析 |
| 2.7 配气机构激励源特性分析 |
| 2.7.1 气门座激励力分析 |
| 2.7.2 液压挺柱座激励力分析 |
| 2.7.3 气门弹簧激励力分析 |
| 2.8 配气机构优化设计 |
| 2.8.1 凸轮型线优化设计方法 |
| 2.8.2 凸轮型线优化设计 |
| 2.8.3 气门弹簧力优化设计 |
| 2.8.4 配气机构优化设计方案 |
| 2.9 本章小结 |
| 3 基于柔性缸盖多阀系模型的配气机构载荷传递研究 |
| 3.1 柔性多体系统动力学理论 |
| 3.2 有限元分析法 |
| 3.2.1 直接法 |
| 3.2.2 模态综合法 |
| 3.2.3 有限元模型单元尺寸估算 |
| 3.3 凸轮轴承与凸轮轴接触模型 |
| 3.3.1 凸轮轴承非线性弹簧模型 |
| 3.3.2 凸轮轴承弹性流体动力学模型 |
| 3.3.3 凸轮轴模型 |
| 3.4 柔性体缸盖多阀系动力学模型建模 |
| 3.4.1 发动机基本参数 |
| 3.4.2 有限元模型 |
| 3.4.3 弹性流体动力学凸轮轴承模型建模及边界条件设置 |
| 3.5 基于柔性体缸盖多阀系模型动力学分析 |
| 3.5.1 气门动力学分析 |
| 3.5.2 气门运动验证试验 |
| 3.5.3 凸轮轴承弹性流体动力学分析 |
| 3.5.4 分析结果验证对比 |
| 3.6 凸轮轴承载荷传递特性研究 |
| 3.6.1 凸轮轴承载荷及轴颈不对中分析 |
| 3.6.2 缸盖振动响应特性分析 |
| 3.7 凸轮轴承润滑状态影响因素探究 |
| 3.7.1 发动机转速对轴承润滑状态影响 |
| 3.7.2 润滑介质温度对轴承润滑状态影响 |
| 3.7.3 润滑油标号对轴承润滑状态影响 |
| 3.7.4 恶劣工况轴承润滑状态分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 配气机构-整机耦合系统的振动响应和声学辐射研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 耦合系统动力学及声学仿真方法研究 |
| 4.2.1 动力学仿真方法研究 |
| 4.2.2 声学仿真方法研究 |
| 4.3 配气机构-整机耦合系统动力学模型建模 |
| 4.3.1 主要部件和连接副的简化 |
| 4.3.2 有限元模型的建模和验证 |
| 4.3.3 载荷边界计算 |
| 4.3.4 配气机构建模方法 |
| 4.4 整机NVH试验及信号处理方法 |
| 4.4.1 振动测试方法 |
| 4.4.2 噪声测试方法 |
| 4.5 配气机构-整机耦合模型动力学及振动噪声仿真结果分析 |
| 4.5.1 耦合模型配气机构动力学分析 |
| 4.5.2 耦合模型配气机构激励力分析 |
| 4.5.3 耦合模型整机振动响应分析 |
| 4.5.4 耦合模型整机声学预测分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 配气机构怠速异响机理研究及优化 |
| 5.1 信号处理方法 |
| 5.2 配气机构怠速异响问题描述和换件探索试验 |
| 5.3 可变气门正时系统(VVT)工作原理 |
| 5.4 配气机构怠速异响机理探究 |
| 5.4.1 配气机构怠速异响诊断模型 |
| 5.4.2 配气机构怠速异响机理分析 |
| 5.5 配气机构怠速异响复现模型 |
| 5.5.1 怠速异响复现模型建模 |
| 5.5.2 怠速异响复现模型仿真流程 |
| 5.5.3 怠速异响复现模型动力学求解方法 |
| 5.5.4 声学边界元法 |
| 5.6 配气机构怠速异响复现模型动力学及声学仿真结果分析 |
| 5.7 VVT相位器结构优化及验证 |
| 5.7.1 VVT结构优化方案 |
| 5.7.2 VVT结构优化验证试验 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究成果和结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
| 攻读博士期间参与科研及实践项目 |
（5）车用柴油机常见故障维修技术研究（论文提纲范文）
| 1 车用柴油机常见故障类型解析 |
| 2 车用柴油机常见故障维修技术研究 |
| 3 结语 |
（6）柴油机应急故障诊断预警系统的应用研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 柴油机故障简介 |
| 2 故障诊断算法介绍 |
| 3 故障诊断预警系统 |
| 4 结论 |
（7）基于振动信号的曲轴故障诊断与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 第二章 振动信号故障诊断相关理论及技术研究 |
| 2.1 车辆发动机曲轴诊断概述 |
| 2.2 振动信号的测取原理及分析方法 |
| 2.2.1 测试原理及方案 |
| 2.2.2 常用分析方法及理论 |
| 2.3 时频相干分析诊断技术 |
| 2.3.1 时频相干估计 |
| 2.3.2 故障信号时频特征提取及分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 车辆发动机曲轴诊断系统设计 |
| 3.1 整体方案设计 |
| 3.1.1 硬件组成及相关设备选型 |
| 3.1.2 软件功能方案设计 |
| 3.1.3 系统数据库方案设计 |
| 3.2 系统核心功能模块设计 |
| 3.2.1 故障信号采集设计 |
| 3.2.2 数据预处理设计 |
| 3.2.3 故障特征信号提取设计 |
| 3.2.4 故障诊断分析设计 |
| 3.3 基于LabView的软件系统设计与实现 |
| 3.3.1 信号采集模块设计与实现 |
| 3.3.2 信号预处理模块设计与实现 |
| 3.3.3 故障特征信号提取及识别模块设计与实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统实际运行效果及典型故障分析 |
| 4.1 系统实际运行效果 |
| 4.1.1 系统实际运行测试效果 |
| 4.1.2 故障模拟信号采集及模型训练 |
| 4.2 典型故障分析验证 |
| 4.2.1 发动机抱轴故障分析应用 |
| 4.2.2 曲轴断裂故障前期检测 |
| 4.2.3 发动机硅油减振器故障检测分析 |
| 4.2.4 应用总结 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表论文、专利及获奖情况 |
| 发表的学术论文 |
| 申请和授权的专利 |
| 获得的奖励 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（8）基于异响分析的发动机故障成分提取研究及试验（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 常见异响信号的分析方法 |
| 1.2.1 异响信号的时域分析法 |
| 1.2.2 异响信号的频域分析法 |
| 1.2.3 异响信号的时频分析法 |
| 1.3 基于异响分析的发动机故障特征提取的研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本论文的主要研究内容 |
| 2 低信噪比发动机异响信号处理方法研究 |
| 2.1 异响信号的分类及其特点 |
| 2.2 基于信号处理技术的声源识别方法 |
| 2.2.1 DSM对周期信号的提取 |
| 2.2.2 DSM对准周期信号的提取 |
| 2.3 基于异响分析的自适应性错位叠加方法研究 |
| 2.3.1 起始叠加点自动选取方法的研究 |
| 2.3.2 异响信号自动叠加方法的研究 |
| 2.3.3 故障分量自动分离方法的研究 |
| 2.3.4 关于阈值M_1、M_2、M_3设置的说明 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于计算机的发动机异响信号处理系统设计 |
| 3.1 基于计算机的异响信号实验系统 |
| 3.1.1 试验台的原理与搭建 |
| 3.1.2 基于LabVIEW和Matlab的异响信号处理系统设计 |
| 3.2 测试方案的功能模块介绍 |
| 3.2.1 传感器的选择 |
| 3.2.2 编码器的安装与固定 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 发动机异响信号处理结果与分析 |
| 4.1 基于异响分析的发动机敲缸故障特征提取 |
| 4.2 基于异响分析连杆轴承敲击故障特征提取 |
| 4.3 精度分析 |
| 4.3.1 与高信噪比的故障成分对比 |
| 4.3.2 与其他方法对比 |
| 4.3.3 阈值M_2对提取精度的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
（9）释解柴油机异响噪声（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 柴油机常见的异响噪声原因分析 |
| 3 柴油机常见异响噪声的来源 |
| 4 柴油机常见异常响声的诊断 |
| 5 柴油机常见异响噪声的判断与排除 |
| 6 结论 |
（10）基于LabVIEW的发动机异响监测与诊断系统研究（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 1.1 工程背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 2 发动机异响的诊断 |
| 3 基于信号分析的现代诊断法及异响诊断的信号分析基础 |
| 3.1 基于信号分析的现代诊断法 |
| 3.2 异响诊断的信号分析基础 |
| 4 EANMS系统设计与实现 |
| 4.1 EANMS系统概述 |
| 4.2 EANMS系统的功能设计 |
| 4.3 EANMS系统主要功能设计与实现 |
| 4.3.1 EANMS系统主界面 |
| 4.3.2 参数配置功能 |
| 4.3.3 启动停止采集 |
| 4.3.4 数据分析功能 |
| 4.3.5 数据回放功能 |
| 4.4 EANMS系统关键机制 |
| 5 结束语 |
四、柴油机发生异响故障的技术诊断（论文参考文献）
- [1]谈柴油机异响特征及其变化规律[J]. 暴玉峰. 农机使用与维修, 2021(08)
- [2]收割机用柴油机输出端异响分析与设计优化[J]. 史文献,张军,张悦,李岩. 内燃机与动力装置, 2021(02)
- [3]汽车发动机异响诊断算法及产生机理的研究[D]. 周全. 浙江大学, 2021(01)
- [4]配气机构NVH性能分析方法研究及应用[D]. 罗轩. 浙江大学, 2021(07)
- [5]车用柴油机常见故障维修技术研究[J]. 喻革. 中国设备工程, 2020(18)
- [6]柴油机应急故障诊断预警系统的应用研究[J]. 崔建伟. 机械管理开发, 2020(07)
- [7]基于振动信号的曲轴故障诊断与研究[D]. 孙宝源. 山东大学, 2019(02)
- [8]基于异响分析的发动机故障成分提取研究及试验[D]. 姜宇华. 大连海事大学, 2019(06)
- [9]释解柴油机异响噪声[J]. 邓桂芳. 重型汽车, 2018(01)
- [10]基于LabVIEW的发动机异响监测与诊断系统研究[J]. 杨雷. 装备制造技术, 2017(06)