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J-GLOBAL ID:202202213025785261   整理番号:22A0776100

水-ディーゼルエマルジョン燃料条件下でのCRD燃料噴射システムのためのマルチドメイン診断フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A multi-domain diagnostic framework for CRD fuel injection systems under water-in-diesel emulsion fuel conditions
著者 (2件):
資料名:
巻: 36  号:ページ: 665-677  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1151A  ISSN: 1738-494X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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世界的な展望から,ディーゼルエンジンからの燃焼排出は,地球温暖化および他の環境汚染の増加から観察されるように,環境に悪影響を与える。これらの結果を緩和するための要求において,ディーゼル乳化は,コスト効率が良く環境に優しい代替を提供するが,エンジンに対する腐食,摩耗,および電力損失効果は,グローバルな採用に対する強い懸念をもたらす。正しい比率および混合条件において,ディーゼル(WiD)エマルション燃料は,燃焼残渣-窒素酸化物(Nox),粒子状物質(PM),炭素酸化物(COx)の数を減らし,適切な条件モニタリング技術で,エンジン効率を維持することができる長期解決策を提供できる。興味深いことに,コモンレール(CR)ディーゼルエンジンのレール圧力センサ(RPS)は,様々なエンジン速度及びWiDエマルション組成でCRシステムにおける基礎となる過渡及びスペクトル動力学を反映し,適切な利用が条件監視/診断に使用できる。本論文では,RPS信号の一次導関数からの連続ウェーブレット係数(CWC)および短時間Fourier変換(STFT)出力の使用で機能するCRディーゼルエンジンのための機械学習(ML)ベース診断フレームワークを提案した。種々のエンジンRPMにおける種々のWiDエマルション組成でのKIA Sorento20044気筒ラインエンジンに関する調査実験に続いて,診断結果は,特徴抽出のマルチドメインアプローチの探索が,より識別的な診断パラメータを提供し,それによって,ML分類器の条件監視とロバスト性により広い展望を提供し,正確な診断を達成できることを示した。グローバルおよび局所的評価ツールを用いた比較評価は,MLアルゴリズムの診断性能および最も正確なモデルランダムフォレスト(RF)の信頼性を明らかにし,他の広く使用されたMLベースの診断ツールに対するグリッド探索に従って,96.65%の試験精度を有する。Copyright The Korean Society of Mechanical Engineers and Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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