甲醇-柴油双燃料发动机甲醇泄漏故障预诊断研究

• 作者: 王涯鑫 李捷辉 王健
• 来源期刊: 车用发动机
• 学科: 工学
• 关键词: 双燃料发动机 故障诊断 萤火虫算法 自适应 神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 测试与诊断|Testing & Diagnosis
• 页码范围: 86-92
• 页数: 7页
• 分类号: TK464
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2222.2022.01.014

摘要

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.