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J-GLOBAL ID：201702246326588193   整理番号：17A1844930

シリンダ圧力同定に基づくエンジン失火故障診断【JST・京大機械翻訳】

Engine misfire fault diagnosis based on cylinder pressure identification

著者 (5件)： Wang Dejun (吉林大学 通信工程学院,長春,130022) ,  Lv Zhichao (吉林大学 通信工程学院,長春,130022) ,  Wang Qiming (吉林大学 交通学院,長春,130022) ,  Zhang Xianda (吉林大学 通信工程学院,長春,130022) ,  Wang Zijian (吉林大学 通信工程学院,長春,130022)
資料名： Jilin Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Jilin Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 47  号： 3  ページ： 917-923  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1016A  ISSN： 1671-5497  CODEN： JDXGAH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： エンジンの失火故障に対して、フーリエ級数とL-Mアルゴリズムを利用してBPニューラルネットワークを最適化する故障診断方法を提案した。AMESimエンジンモデルを用いて,定常状態シミュレーションを行い,L-Mアルゴリズムを用いて,BPニューラルネットワークにより予測されるスロットル開口とエンジンシリンダの作動周波数の間の関係を最適化し,そして,フーリエ級数を用いてシリンダ内圧力を同定した。クランク軸速度のリアルタイムマッピングによるシリンダ圧力モデルを,同定されたシリンダ内圧力モデルと比較して,失火診断結果を得ることができた。同定した圧力モデルに対して位相と周波数の補償を行い、診断の精度と診断方法の汎化性を高めた。失火故障後に位相と周波数補償を行い、識別のモデルに強い追跡性を持たせる。実験結果は,2つの絞り弁の開口値を試験することによって確認されることを示している。本方法は,エンジンの定常状態の下で,高い回転速度および低い回転速度によって,単一シリンダの連続的失火故障および多気筒のランダム故障を正確に同定することができ,そして,本方法の正確さを,検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Fourier級数 ,  クランク軸 ,  回転数 ,  位相 ,  周波数 ,  *シリンダ ,  開口 ,  *故障診断 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  内圧 ,  *故障
準シソーラス用語： 定常状態 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *失火 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： automatic control technology ,  Fourier series ,  BP neural network ,  engine misfire fault ,  engine cylinder pressure ,  AMESim

分類 (5件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  コンクリート構造  (RA04030A) ,  発振回路  (NC05020Y) ,  配管材料,弁  (QD05020E) ,  化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： シリンダ圧力 ,  同定 ,  失火 ,  故障診断