【摘 要】
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针对失火故障中存在的高速轻载诊断困难,失火程度无法判别的问题,通过对比分析正常状态与失火情况下瞬时转速的特征,发现缩短段角加速度段长度,能够有效提升特征对失火故障的
【机 构】
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天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室
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针对失火故障中存在的高速轻载诊断困难,失火程度无法判别的问题,通过对比分析正常状态与失火情况下瞬时转速的特征,发现缩短段角加速度段长度,能够有效提升特征对失火故障的敏感度,同时,用神经网络方法代替阈值规则,能够很好地利用各缸特征值间的联系诊断失火。基于此,提出一种改进段角加速度和神经网络相结合的失火故障诊断方法。该方法能够实现对全转速范围单缸完全失火的诊断,且利用二级诊断的方式可以对失火程度进行有效判别,在高速轻载工况依旧具有很好的准确率。同时,提出的方法在学习阶段所需数据量小,适用于发动机失火故障的在线
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