基于尾气成分与灰色关联度的内燃机故障诊断

摘要：

故障智能分类与决策是内燃机故障诊断的重要手段.内燃机燃烧排放的尾气成分综合反映出内燃机运行状态的变化,对尾气成分分析是一种有效的故障诊断方法,提出基于动态权重的灰色关联度算法实现故障关联度区间及故障分类.实例计算结果表明,灰关联度对内燃机故障具有良好的区分度.发动机故障诊断时,只需计算出采集尾气成分的小样本数据的关联度,并与所述发动机故障的关联区间相比较即诊断出发动机故障类型.所提出的内燃机故障分类与诊断方法可在专用故障诊断仪中对内燃机故障进行自诊断.

关键词：内燃机、故障分类、尾气成分、灰色关联度、主成分分析、动态权重

所属期刊栏目：60

分类号：U472.9;TK418

资助基金：江苏省研究生科研与实践创新计划项目;南京理工大学紫金学院教育教学改革与研究课题项目

在线出版日期：2022-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：46-49