Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "engine fault diagnosis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Recovery of impact signatures in diesel engine using wavelet packet transform (WPT)
Wykrywanie wymuszeń impulsowych w silniku ZS za pomocą pakietów falkowych (WPT)
Autorzy:
Flekiewicz, M.
Madej, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329184.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka uszkodzeń
silnik spalinowy
drgania
WPT
fault diagnosis
engine vibration
Opis:
A fault diagnosis technique for internal combustion engines using time-scale representations of vibration signal is presented in this paper. Engine block vibration results as a sum of many excitations mainly connected with engine speed and their intensity increases with the appearance of a fault or in case of higher engine elements wearing. In this paper an application of acceleration signals for the estimation of the influence of piston skirt clearance on diesel engine block vibrations has been described. Engine body accelerations registered for three simulated cases representing piston skirt clearance variations were an object of preliminary analysis. The presented procedures were applied to vibration and pressure signals acquired for a 0.5 dm3 Ruggerini, air cooled diesel engine. Reciprocating machines are difficult to diagnose using traditional frequency domain techniques because of generate transient vibration. In conducted experiments WPT has been chosen as the decomposition tool for feature extraction as a tool providing a flexible time-frequency resolution and a rich library of redundant wavelet bases.
W artykule przedstawiono wyniki badań diagnostycznych silnika ZS za pomocą analizy czasowo-częstotliwościowej. Drgania bloku i głowicy badanego silnika są spowodowane wieloma wymuszeniami związanymi z jego prędkością obrotową a ich intensywność wzrasta wraz z pojawianiem się uszkodzeń mechanicznych, zużycia eksploatacyjnego oraz występowania anomalii w procesie spalania. Sygnały przyspieszeń drgań wykorzystano do określenia wpływu stanu symulowanego luzu w złożeniu tłok cylinder. W ramach badań silnika ZS, chłodzonego powietrzem o pojemności 0,5 dm3 firmy Ruggerini zasymulowano trzy wartości luzu. Ze względu na fakt, że silniki spalinowe są złożonymi obiektami diagnozowania wykorzystanie tradycyjnych metod analizy częstotliwościowej nie zapewnia precyzyjnej identyfikacji charakterystycznych wymuszeń. W prowadzonych badaniach przeprowadzono dekompozycję sygnału drganiowego za pomocą pakietów falkowych (WPT).
Źródło:
Diagnostyka; 2007, 4(44); 25-30
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnosis of sensor faults in a combustion engine control system with the artificial neural network
Diagnozowanie uszkodzeń czujników w systemie sterowania silnika spalinowego z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej
Autorzy:
Komorska, iwona
Wołczyński, Zbigniew
Borczuch, Artur
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329450.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
combustion engine
sensor fault diagnosis
artificial neural network
silnik spalinowy
diagnozowanie uszkodzeń
czujnik
sztuczna sieć neuronowa
Opis:
The work presents the investigations carried out on a spark-ignition internal combustion engine with gasoline direct injection. The tests were carried out under conditions of simulated damage to the air temperature sensor, engine coolant temperature sensor, fuel pressure sensor, air pressure sensor, intake manifold leakage, and air flow disturbances. The on-board diagnostic system did not detect any damage because the sensor indications were within acceptable limits. The engine control system in each case changed its settings according to the adaptive algorithm. Signal values in cycles from all available sensors in the engine control system and data available in the on-board diagnostic system of the car were recorded. A large amount of measurement data was obtained. They were used to create a statistical function that classifies sensor faults using an artificial neural network. A set of training data has been prepared accordingly. During learning the neural network, a hit rate of over 99% was achieved.
W pracy przedstawiono badania przeprowadzone na silniku spalinowym o zapłonie iskrowym z bezpośrednim wtryskiem paliwa. Testy wykonano w warunkach symulowanych uszkodzeń czujników temperatury powietrza, temperatury cieczy chłodzącej silnik, ciśnienia paliwa, ciśnienia powietrza, nieszczelności w kolektorze dolotowym, zaburzenia przepływu powietrza. System diagnostyki pokładowej nie wykrył żadnego uszkodzenia, ponieważ wskazania czujników mieściły się w granicach tolerancji. System sterowania silnika w każdym przypadku zmieniał swoje ustawienia według adaptacyjnego algorytmu. Rejestrowano cyklowe wartości sygnałów ze wszystkich dostępnych czujników w systemie sterowania silnika oraz dane dostępne w systemie diagnostyki pokładowej samochodu. Otrzymano dużą ilość danych pomiarowych. Wykorzystano je do utworzenia statystycznej funkcji klasyfikującej uszkodzenia przy pomocy sztucznej sieci neuronowej. Odpowiednio przygotowano zbiór danych uczących. W trakcie uczenia sieci neuronowej osiągnięto współczynnik trafień powyżej 99%.
Źródło:
Diagnostyka; 2019, 20, 4; 19-25
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies