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J-GLOBAL ID：201802282559346785   整理番号：18A1568828

瞬間トルクに基づく低速ディーゼル機関のねじりシステム動力学:エンジン診断への応用【JST・京大機械翻訳】

Torsional system dynamics of low speed diesel engines based on instantaneous torque: Application to engine diagnosis

著者 (2件)： Palomo Guerrero Daniel (Department of Energy Engineering, Seville University, Seville, Spain) ,  Jimenez-Espadafor Francisco J. (Department of Energy Engineering, Seville University, Seville, Spain)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 116  ページ： 858-878  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 海洋応用や発電所に見られるような低速大型エンジンは,大型で柔軟なクランク軸を持つ。これらの要素と共に,ピストン,ロッド,カムシャフトおよびフライホイールのような全ての他の要素は,効率損失,電力不均衡または注入システム機能不良のような関連する異常を同定し,解決するために非常に価値がある非線形性のねじりシステムを形成する。本研究は,検証の大きさとして発電機とエンジン間の瞬時トルク(IT)を用いて,実験を通して開発され検証された2ストローク低速ディーゼルエンジンのねじり非線形モデルを提示した。解析したシステム負荷は,システムの全体の運転範囲,すなわち55%,70%,85%および100%のエンジンの達成可能電力をカバーした。集中ねじりシステムを16自由度でモデル化し,システムの線形部分に対してFourier級数展開を適用し,12回の反復を必要とするシステム動力学の非線形特性に対する反復手順を用いて解いた。パラメータモデル同定プロセスを,製造者によって供給されたデータと実際のデータの間の不確実性のために,セクションにおいて実行した。結果として,モデルと実験データ間の最大誤差は1.5%に減少した。セクションでは,シリンダ内燃焼プロセスとITの間の関係を確立することを可能にするパラメータ研究を開発した。この知識は,人工ニューラルネットワーク(ANN)を訓練するために使用される入力と出力の適切なセットを生成するために,セクションにおいて考慮される。一度訓練されると,このネットワークはあらゆる負荷とエンジン条件に対して1%以下の誤差で各シリンダにおいて示された平均電力(WMI)をシミュレートする。本研究の主目的は,新しいシステム効率の維持に寄与できる燃焼関連異常の同定と定量化のための診断ツールを開発することである。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *トルク ,  非線形性 ,  ネットワーク ,  モデリング ,  電力 ,  発電所 ,  ニューラルネットワーク ,  クランク軸 ,  *低速度 ,  ピストン ,  不確実性 ,  自由度 ,  線形性 ,  *ねじり ,  シリンダ

著者キーワード (6件)： 非線形モデル ,  ニューラルネットワーク診断 ,  ねじり振動 ,  クランク軸診断 ,  パラメータ同定 ,  2ストロークエンジン

分類 (2件)： 圧縮点火機関  (PB02030N) ,  火花点火機関  (PB02020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： トルク ,  低速ディーゼル機関 ,  ねじり ,  動力学 ,  診断 ,  応用