【摘 要】
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甲醇作为发动机的替代燃料被广泛应用,然而甲醇腐蚀性较强,易腐蚀管路导致泄漏.针对现有发动机故障诊断系统无法预测甲醇腐蚀泄漏的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)和萤火虫概率神经网络(FAPNN)的故障预诊断方法.对发动机供醇管道振动信号进行EMD分解,并提取能量熵作为信号特征.将能量熵矩阵输入FAPNN模型中,识别供醇管壁厚度并判断腐蚀程度.通过管壁厚度变化曲线推断出供醇管道的剩余寿命.试验结果表明,该方法能有效预测双燃料发动机甲醇泄漏故障并给出故障发生时间,在1200 r/min,1600 r/min
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江212013
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甲醇作为发动机的替代燃料被广泛应用,然而甲醇腐蚀性较强,易腐蚀管路导致泄漏.针对现有发动机故障诊断系统无法预测甲醇腐蚀泄漏的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)和萤火虫概率神经网络(FAPNN)的故障预诊断方法.对发动机供醇管道振动信号进行EMD分解,并提取能量熵作为信号特征.将能量熵矩阵输入FAPNN模型中,识别供醇管壁厚度并判断腐蚀程度.通过管壁厚度变化曲线推断出供醇管道的剩余寿命.试验结果表明,该方法能有效预测双燃料发动机甲醇泄漏故障并给出故障发生时间,在1200 r/min,1600 r/min,2000 r/min,2400 r/min 4种工况下平均准确率高达97.9％,平均运算时间仅需3.9s,优于其他算法优化下的神经网络.
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