CN109488473A - 发动机的在线预判系统和在线预判方法 - Google Patents
发动机的在线预判系统和在线预判方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109488473A CN109488473A CN201811542257.4A CN201811542257A CN109488473A CN 109488473 A CN109488473 A CN 109488473A CN 201811542257 A CN201811542257 A CN 201811542257A CN 109488473 A CN109488473 A CN 109488473A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- engine
- online
- anticipation system
- online anticipation
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims abstract description 38
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 30
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 claims description 11
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims description 10
- 238000003556 assay Methods 0.000 claims description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 5
- 241001269238 Data Species 0.000 claims description 3
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000012098 association analyses Methods 0.000 abstract description 3
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 abstract description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 6
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 230000004087 circulation Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
- F02D41/22—Safety or indicating devices for abnormal conditions
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
- F02D41/22—Safety or indicating devices for abnormal conditions
- F02D2041/224—Diagnosis of the fuel system
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D2200/00—Input parameters for engine control
- F02D2200/02—Input parameters for engine control the parameters being related to the engine
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
- F02D2200/00—Input parameters for engine control
- F02D2200/02—Input parameters for engine control the parameters being related to the engine
- F02D2200/10—Parameters related to the engine output, e.g. engine torque or engine speed
- F02D2200/101—Engine speed
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/40—Engine management systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Abstract
本发明提供了一种发动机的在线预判系统和在线预判方法，在线预判系统与发动机信号连接；在线预判系统配置为根据与发动机的缸内燃烧状态相关的异常数据，判定出发动机中待分析的相关系统；并且通过分析相关系统和发动机的输出端中的至少两个表征参数是否关联且异常，判定出故障是否存在。本发明提供的能够将燃烧室的运行状态与相关系统、发动机的输出端的运行状态关联分析，从而准确判定出故障是否存在，由此能够在发动机发生故障之前对潜在问题进行提前识别，从而判定出发动机的缸内燃烧状态是否处于异常状态。
Description
技术领域
本发明涉及发动机技术领域，且更具体地涉及一种发动机的在线预判系统和在线预判方法。
背景技术
发动机，尤其是大型船用发动机在运行时出现故障，往往要耗费大量的物力和人力对故障进行排查和解决。目前发动机上基本都装有故障诊断系统，可以在发生故障时快速锁定故障来源，为判断故障类型和形成故障解决方案提供支撑。但是，由于已有的故障诊断系统只能在发动机发生故障时给予帮助，使得发动机故障后可能因为失去动力而造成人员和物资存在风险，造成损失。
因此，需要一种发动机的在线预判系统和在线预判方法，以至少部分地解决现有技术中存在的问题。
发明内容
在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
为了至少部分地解决上述问题，根据本发明的一个方面，提供了一种发动机的在线预判系统，所述在线预判系统与发动机信号连接；
所述在线预判系统配置为根据与所述发动机的缸内燃烧状态相关的异常数据，判定出所述发动机中待分析的相关系统；并且通过分析所述相关系统和所述发动机的输出端中的至少两个表征参数是否关联且异常，判定出故障是否存在。
根据本方案，能够将燃烧室的运行状态与相关系统、发动机的输出端的运行状态关联分析，从而准确判定出故障是否存在。本发明提供的在线预判系统能够在发动机发生故障之前对潜在问题进行提前识别，从而判定出发动机的缸内燃烧状态是否处于异常状态。
可选地，所述在线预判系统还配置为通过对与所述缸内燃烧状态相关的数据进行实时分析，判定出所述异常数据。
可选地，所述实时分析是通过预设算法而实现的。
可选地，所述在线预判系统还配置为将分析值与对应于所述数据的预设阈值进行比较，当所述分析值超出所述预设阈值且超出预设时间时判定所述数据是否是异常数据。
可选地，所述在线预判系统还配置为采集与所述发动机的缸内燃烧状态相关的所述数据；
并且/或者，所述在线预判系统与发动机监控系统信号连接，所述在线预判系统还配置为接收从所述发动机监控系统发出的与所述发动机的运行状态相关的数据。
可选地，所述在线预判系统配置为将所述至少两个表征参数中各自对应的循环变动系数与对应于所述循环变动系数的预设阈值进行比较，当所述循环变动系数超出所述预设阈值时，根据超出时间判定对应的所述表征参数是否异常。
可选地，所述在线预判系统配置为根据与所述发动机的燃烧室运行状态相关的参数对所述预设阈值基于预设算法进行修正。
可选地，所述至少两个表征参数包括用于表征所述发动机的输出端运行状态的常规参数中的至少一个和用于表征所述相关系统运行状态的特征参数中的至少一个。
可选地，所述特征参数包括预设曲轴转角对应的缸内压力以及由所述缸内压力计算出的爆发压力、平均指示压力、放热率特征点中的至少一个，
并且/或者所述特征参数包括预设曲轴转角对应的燃烧室的振动加速度。
可选地，所述常规参数包括转速、功率和排气温度。
可选地，所述相关系统包括燃油系统和增压系统。
根据本发明的另一个方面，提供了一种使用上述技术方案中的任一方面所述的在线预判系统的在线预判方法。
附图说明
本发明的下列附图在此作为本发明的一部分用于理解本发明。附图中示出了本发明的实施方式及其描述，用来解释本发明的装置及原理。在附图中，
图1为根据本发明的优选实施方式的在线预判系统的连接关系示意框图。
具体实施方式
在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
为了彻底理解本发明，将在下列的描述中提出详细的结构，以便阐释本发明。显然，本发明的施行并不限定于该技术领域的技术人员所熟习的特殊细节。本发明的较佳实施方式详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本发明还可以具有其他实施方式，不应当解释为局限于这里提出的实施方式。
应当理解的是，在此使用的术语的目的仅在于描述具体实施方式并且不作为本发明的限制，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也意图包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或附加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合。本发明中所使用的术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并非限制。
本发明中所引用的诸如“第一”和“第二”的序数词仅仅是标识，而不具有任何其他含义，例如特定的顺序等。而且，例如，术语“第一部件”其本身不暗示“第二部件”的存在，术语“第二部件”本身不暗示“第一部件”的存在。
以下，将参照附图对本发明的具体实施方式进行更详细地说明，这些附图示出了本发明的代表实施方式，并不是限定本发明。
本发明提供了一种发动机的在线预判系统，该在线预判系统用于发动机，特别是船用发动机，主要是对发动机的缸内燃烧状态是否异常进行预判。
首先参照图1详细描述在线预判系统的连接关系。通常发动机包括具有燃烧室的气缸，该燃烧室中可以设置一些传感器，传感器设置在预设位置处，以检测对应于该预设位置的对象的参数信息。可以理解，预设位置是使用者选定的位置，在该位置处检测到的数据信号能够表征缸内燃烧状态(气缸内的燃烧状态)。
在线预判系统可以与发动机信号连接，具体是与上述传感器信号连接。本文提及的“信号连接”可以是电信号连接。以此实施方式，使得在线预判系统能够采集到与发动机的缸内燃烧状态相关的数据。通常为了监控发动机的运行状态，一般还会设置与发动机信号连接的发动机监控系统。该发动机监控系统能够接收到来自发动机的数据，该数据能够表征发动机的运行状态，更具体说是实时运行状态。具体地，通常发动机中会有燃油系统和增压系统，发动机的运行状态可以包括发动机的输出端、燃油系统和增压系统等属于发动机的装置、系统或部件的运行状态。发动机监控系统分别与这燃油系统和增压系统信号连接，以接收用于表征这两个系统的运行状态的数据。
在线预判系统可以与发动机监控系统信号连接。在线预判系统配置为能够接收从发动机监控系统发出的与发动机的运行状态相关的数据。在线预判系统还配置为当判定出故障存在时向发动机监控系统发送故障报警信号。发动机监控系统接收到该故障报警信号，并将该信号与控制信号一起传输给发动机。
进一步地，在线预判系统还配置为通过对与缸内燃烧状态相关的数据进行实时分析，判定出异常数据。具体地，在实时分析的过程中，将分析值与对应于该数据的预设阈值进行比较，当分析值超出预设阈值且超出预设时间时，判定数据是否是异常数据。可以理解的是，此处提及的“预设时间”是用于体现分析值超出其预设阈值的一个时间段的时长，该时长是预先设定的。在该实施方式中，与缸内燃烧状态相关的数据包括气缸中的缸内压力、振动加速度等数据。实时分析可以通过预设算法而实现。该预设算法能够反应出数据的特定规律和趋势。
在本实施方式中预设算法基于采集到的数据进行数据建模，并且基于将数据与对应于该数据的由工程经验设定的基础阈值进行对比分析，这样可以使得在线预判系统针对性更高，具备一定的自学习、自适应的功能。预设算法可以是但不限于按响应面模型建模、偏差分析、回归分析等算法，也可以是基于发动机原理或者工程热物理形成的公式或方程。
进一步地，在线预判系统配置为根据与发动机的缸内燃烧状态相关的异常数据，判定出发动机中待分析的相关系统；并且通过分析相关系统和发动机的输出端中的至少两个表征参数是否关联且异常，判定出故障是否存在(即缸内燃烧状态是否异常)。并且能够判定出故障源或故障类型。此处的相关系统包括上述燃油系统和增压系统。具体地，当至少两个表征参数均处于异常，则判定故障存在。当至少两个表征参数均处于正常或它们中的一个处于正常，则判定故障不存在。
可以理解，此处的“异常数据”可以理解为该数据超出了系统设定的正常数值范围；“表征参数”可以理解为从表征发动机运行状态的数据中选定的数据，该选定的数据不是气缸内检测到的数据。“关联且异常”可以理解为在线预判系统线能够先将至少两个表征参数进行关联，然后再判定该表征参数是否异常。
本实施方式的故障判定因素包括两方面，一方面是与缸内燃烧状态相关的异常数据，另一方面是与异常数据相关的表征参数。进一步地，本实施方式将燃烧室的运行状态与燃油系统和/或增压系统、发动机的输出端的运行状态关联分析，从而准确判定出故障是否存在。因此，在线预判系统能够在发动机发生故障之前对潜在问题进行提前识别，从而判定出发动机的缸内燃烧状态是否处于异常状态。并且可以对可能发生的故障源或故障类型进行同步的识别，将故障防患于未然。
具体地，至少两个表征参数包括用于表征发动机输出端的运行状态的常规参数中的至少一个和用于表征相关系统的运行状态的特征参数中的至少一个。也就是说，可能需要从燃油系统和增压系统中至少一个选择出表征参数。换句话说，需要同时分析判定常规参数和特征参数，当常规参数和特征参数均处于异常时，才会判定故障存在。以此实施方式，可以降低故障的误判率，提高故障的判定效率。
可选地，常规参数包括发动机输出端的转速、功率和排气温度。特征参数包括两类，一类是，特征参数包括预设曲轴转角对应的缸内压力以及由缸内压力计算出的爆发压力、平均指示压力、放热率特征点中的至少一个。可替换地，另一类是，特征参数包括预设曲轴转角对应的燃烧室的振动加速度。这两类特征参数可以单独进行分析，或者结合进行分析。当采用两类结合分析时，可以进一步准确预判缸内燃烧状态是否异常和识别故障源。需要说明的是，上述参数是选定的，如果需要和/或期望，可以选择不同与上述参数的其它适合的参数作为判定故障存在的因素。具体地，上述爆发压力、平均指示压力和放热率特征点是基于缸内压力曲线实时处理得出的。对于缸内压力，在判定故障是否存在时，通常是分析缸内压力曲线是否异常。
可选地，在线预判系统配置为将至少两个表征参数中各自对应的循环变动系数与对应于循环变动系数的预设阈值进行比较，当循环变动系数超出其预设阈值且超出预设时间时，判定对应的表征参数是否异常。可以理解的是，此处提及的“预设时间”是用于体现循环变动系数超出其预设阈值的一个时间段的时长，该时长是预先设定的。例如，在选择上述爆发压力作为特征参数的情况下，需要实施统计若干个循环内的爆发压力的循环变动系数，当爆发压力的循环变动系数超出对应于循环变动系数的预设阈值时，需要根据超出时间或者根据数据趋势才能判定出爆发压力是否异常，从而预判缸内燃烧状态是否异常。当超出时间小于预设时间，或者数据趋势可以是大致上升趋势，例如呈线性上升时，预判缸内燃烧状态存在异常。
在线预判系统配置为根据与发动机的燃烧室运行状态相关的参数对预设阈值基于预设算法进行修正。具体地，在判定表征参数是否异常的过程中，提及的循环变动系数的预设阈值是基于发动机燃烧台架试验获得的基础数据，结合工程经验按一定线性或者指数系数进行设定的。同时在线预判系统能够通过其采集和记录的燃烧室的运行状态参数(例如缸内压力、振动加速度等)对预设阈值基于预设算法进行修正，使得在线预判系统具备一定的自学习能力。
本实施方式中，提及的“预设阈值”是无量纲的数据。将超出预设阈值的一定比例(例如15％)且维持一段时间(即上述预设时间，例如5秒)作为运行状态异常的报警限值，这样避免发生因瞬间超过阈值引起的误报警。
可选地，本实施方式的在线预判系统可以设置为单独的程序系统，其设置在一个系统装置上，并且该系统装置可以直接安装在发动机上。可替换地，可以设置为单独的程序系统，其内嵌于发动机监控系统中。在线预判系统具备自学习和自适应的功能，可以不用接入数据中心而自行进行故障预判，并提醒操作人员及时对潜在故障源进行排除。
根据本发明的另一个方面，提供了一种在线预判方法。该在线预判方法是使用上述的在线预判系统而实现的。具体地，在线预判方法包括如下步骤：
S1：采集和记录与发动机的缸内燃烧状态相关的数据。
S2：通过对与缸内燃烧状态相关的数据进行实时分析，判定出异常数据。
S3：接收和记录从发动机监控系统发出的与发动机的运行状态相关的数据。其中，与发动机的运行状态相关的数据包括与发动机的输出端、燃油系统和增压系统的运行状态相关的数据。
S4：根据与发动机的缸内燃烧状态相关的异常数据，判定出发动机中待分析的相关系统；并且通过分析相关系统和发动机的输出端中的至少两个表征参数是否关联且异常，判定出故障是否存在。其中相关系统包括燃油系统和增压系统。
S5：当判定出故障存在时，向发动机监控系统发送故障报警信号。
需要说明的是，上述步骤S3的位置位于步骤S4之前；可以位于步骤S2之前。具体地，可以位于步骤S1之前，或者位于步骤S1和步骤S2之间。
本实施方式中描述的在线预判方法中涉及到的相关内容可以参照上文描述的在线预判方系统的内容，本文为简洁起见，不再赘述。
本发明已经通过上述实施方式进行了说明，但应当理解的是，上述实施方式只是用于举例和说明的目的，而非意在将本发明限制于所描述的实施方式范围内。此外本领域技术人员可以理解的是，本发明并不局限于上述实施方式，根据本发明的教导还可以做出更多种的变型和修改，这些变型和修改均落在本发明所要求保护的范围以内。本发明的保护范围由附属的权利要求书及其等效范围所界定。
Claims (12)
1.一种发动机的在线预判系统，其特征在于，
所述在线预判系统与发动机信号连接；
所述在线预判系统配置为根据与所述发动机的缸内燃烧状态相关的异常数据，判定出所述发动机中待分析的相关系统；并且通过分析所述相关系统和所述发动机的输出端中的至少两个表征参数是否关联且异常，判定出故障是否存在。
2.根据权利要求1所述的在线预判系统，其特征在于，所述在线预判系统还配置为通过对与所述缸内燃烧状态相关的数据进行实时分析，判定出所述异常数据。
3.根据权利要求2所述的在线预判系统，其特征在于，所述实时分析是通过预设算法而实现的。
4.根据权利要求2所述的在线预判系统，其特征在于，所述在线预判系统还配置为将分析值与对应于所述数据的预设阈值进行比较，当所述分析值超出所述预设阈值且超出预设时间时，判定所述数据是否是异常数据。
5.根据权利要求2所述的在线预判系统，其特征在于，
所述在线预判系统还配置为采集与所述发动机的缸内燃烧状态相关的所述数据；
并且/或者，所述在线预判系统与发动机监控系统信号连接，所述在线预判系统还配置为接收从所述发动机监控系统发出的与所述发动机的运行状态相关的数据。
6.根据权利要求1所述的在线预判系统，其特征在于，所述在线预判系统配置为将所述至少两个表征参数中各自对应的循环变动系数与对应于所述循环变动系数的预设阈值进行比较，当所述循环变动系数超出所述预设阈值且超出预设时间时，判定对应的所述表征参数是否异常。
7.根据权利要求6所述的在线预判系统，其特征在于，所述在线预判系统配置为根据与所述发动机的燃烧室运行状态相关的参数对所述预设阈值基于预设算法进行修正。
8.根据权利要求1所述的在线预判系统，其特征在于，所述至少两个表征参数包括用于表征所述发动机的输出端运行状态的常规参数中的至少一个和用于表征所述相关系统运行状态的特征参数中的至少一个。
9.根据权利要求8所述的在线预判系统，其特征在于，
所述特征参数包括预设曲轴转角对应的缸内压力以及由所述缸内压力计算出的爆发压力、平均指示压力、放热率特征点中的至少一个，
并且/或者所述特征参数包括预设曲轴转角对应的燃烧室的振动加速度。
10.根据权利要求8所述的在线预判系统，其特征在于，所述常规参数包括转速、功率和排气温度。
11.根据权利要求1所述的在线预判系统，其特征在于，所述相关系统包括燃油系统和增压系统。
12.一种使用根据权利要求1至11中任一项所述的在线预判系统的在线预判方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811542257.4A CN109488473B (zh) | 2018-12-17 | 2018-12-17 | 发动机的在线预判系统和在线预判方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811542257.4A CN109488473B (zh) | 2018-12-17 | 2018-12-17 | 发动机的在线预判系统和在线预判方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109488473A true CN109488473A (zh) | 2019-03-19 |
| CN109488473B CN109488473B (zh) | 2021-08-13 |
Family
ID=65710407
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811542257.4A Active CN109488473B (zh) | 2018-12-17 | 2018-12-17 | 发动机的在线预判系统和在线预判方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109488473B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110567727A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-13 | 北京化工大学 | 一种基于振动加速度信号的柴油机输出功率评估方法 |
| CN115163323B (zh) * | 2022-06-27 | 2023-09-29 | 北京理工大学 | 基于振动信号的柴油机喷油时刻动态优化方法和装置 |
Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07103047A (ja) * | 1993-09-30 | 1995-04-18 | Komatsu Ltd | 電子制御式燃料噴射系の故障診断方法 |
| JP3258417B2 (ja) * | 1993-01-29 | 2002-02-18 | マツダ株式会社 | エンジンの燃料ポンプ故障検出装置 |
| EP1441120A2 (en) * | 2003-01-27 | 2004-07-28 | Denso Corporation | Pressure accumulation type fuel injection system |
| JP2005220890A (ja) * | 2004-02-09 | 2005-08-18 | Toyota Motor Corp | 内燃機関用過給システム |
| CN1746475A (zh) * | 2004-09-10 | 2006-03-15 | 株式会社电装 | 共轨燃油喷射系统 |
| JP2008069693A (ja) * | 2006-09-13 | 2008-03-27 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の故障診断システム |
| CN101294519A (zh) * | 2007-04-23 | 2008-10-29 | 株式会社电装 | 用于内燃机的故障诊断系统和控制系统 |
| CN101490383A (zh) * | 2006-07-10 | 2009-07-22 | 丰田自动车株式会社 | 内燃机系统的故障判断装置及安全装置 |
| JP2009203883A (ja) * | 2008-02-27 | 2009-09-10 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 内燃機関の故障原因推定方法および装置 |
| JP2010185308A (ja) * | 2009-02-10 | 2010-08-26 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の燃料供給装置 |
| CN101868617A (zh) * | 2009-01-20 | 2010-10-20 | 丰田自动车株式会社 | 内燃机的控制装置 |
| CN102735395A (zh) * | 2012-06-21 | 2012-10-17 | 天津大学 | 一种内燃机爆震在线诊断和控制方法 |
| EP2615274A1 (en) * | 2010-09-06 | 2013-07-17 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Control device for internal-combustion engine |
| JP2013194649A (ja) * | 2012-03-21 | 2013-09-30 | Denso Corp | 燃料噴射弁検査装置 |
| CN105673242A (zh) * | 2014-12-08 | 2016-06-15 | 卡特彼勒公司 | 预测发动机系统和方法 |
| CN106168178A (zh) * | 2015-05-21 | 2016-11-30 | 铃木株式会社 | 内燃机的控制装置 |
| CN106198032A (zh) * | 2014-11-26 | 2016-12-07 | 现代自动车株式会社 | 用于检测车辆中的冲击水平的方法 |
| CN106458240A (zh) * | 2014-06-20 | 2017-02-22 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于监控机动车控制机构的方法 |
-
2018
- 2018-12-17 CN CN201811542257.4A patent/CN109488473B/zh active Active
Patent Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3258417B2 (ja) * | 1993-01-29 | 2002-02-18 | マツダ株式会社 | エンジンの燃料ポンプ故障検出装置 |
| JPH07103047A (ja) * | 1993-09-30 | 1995-04-18 | Komatsu Ltd | 電子制御式燃料噴射系の故障診断方法 |
| EP1441120A2 (en) * | 2003-01-27 | 2004-07-28 | Denso Corporation | Pressure accumulation type fuel injection system |
| JP2005220890A (ja) * | 2004-02-09 | 2005-08-18 | Toyota Motor Corp | 内燃機関用過給システム |
| CN1746475A (zh) * | 2004-09-10 | 2006-03-15 | 株式会社电装 | 共轨燃油喷射系统 |
| CN101490383A (zh) * | 2006-07-10 | 2009-07-22 | 丰田自动车株式会社 | 内燃机系统的故障判断装置及安全装置 |
| JP2008069693A (ja) * | 2006-09-13 | 2008-03-27 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の故障診断システム |
| CN101294519A (zh) * | 2007-04-23 | 2008-10-29 | 株式会社电装 | 用于内燃机的故障诊断系统和控制系统 |
| JP2009203883A (ja) * | 2008-02-27 | 2009-09-10 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 内燃機関の故障原因推定方法および装置 |
| CN101868617A (zh) * | 2009-01-20 | 2010-10-20 | 丰田自动车株式会社 | 内燃机的控制装置 |
| JP2010185308A (ja) * | 2009-02-10 | 2010-08-26 | Toyota Motor Corp | 内燃機関の燃料供給装置 |
| EP2615274A1 (en) * | 2010-09-06 | 2013-07-17 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Control device for internal-combustion engine |
| JP2013194649A (ja) * | 2012-03-21 | 2013-09-30 | Denso Corp | 燃料噴射弁検査装置 |
| CN102735395A (zh) * | 2012-06-21 | 2012-10-17 | 天津大学 | 一种内燃机爆震在线诊断和控制方法 |
| CN106458240A (zh) * | 2014-06-20 | 2017-02-22 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于监控机动车控制机构的方法 |
| CN106198032A (zh) * | 2014-11-26 | 2016-12-07 | 现代自动车株式会社 | 用于检测车辆中的冲击水平的方法 |
| CN105673242A (zh) * | 2014-12-08 | 2016-06-15 | 卡特彼勒公司 | 预测发动机系统和方法 |
| CN106168178A (zh) * | 2015-05-21 | 2016-11-30 | 铃木株式会社 | 内燃机的控制装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 傅茂林: "《全国高等学校工程热物理第四届学术会议论文集》", 31 October 1992 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110567727A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-13 | 北京化工大学 | 一种基于振动加速度信号的柴油机输出功率评估方法 |
| CN115163323B (zh) * | 2022-06-27 | 2023-09-29 | 北京理工大学 | 基于振动信号的柴油机喷油时刻动态优化方法和装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109488473B (zh) | 2021-08-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9245116B2 (en) | Systems and methods for remote monitoring, security, diagnostics, and prognostics | |
| US20150346066A1 (en) | Asset Condition Monitoring | |
| CN107462425B (zh) | 一种车载装备系统的故障预测方法及故障预测平台 | |
| US20100063775A1 (en) | Method and apparatus for testing automotive components | |
| CN104756029B (zh) | 一种监控设备的部件组的系统 | |
| EP2199764A2 (en) | Timing analysis | |
| US20080243287A1 (en) | Methods and Apparatuses for Monitoring Steam Turbine Valve Assemblies | |
| CN108027611B (zh) | 利用受专家意见监督的决策模式学习的用于机器维护的决策辅助系统和方法 | |
| CN102494899A (zh) | 柴油机复合故障诊断方法及诊断系统 | |
| KR101155770B1 (ko) | 발전소 디젤엔진 상태진단 장치 및 방법 | |
| US20090164166A1 (en) | Method and apparatus for assessing the residual life of a sensor unit | |
| KR102368396B1 (ko) | K-평균 군집화 알고리즘을 이용한 주기변동 랜덤신호의 정렬방법 및 이를 이용한 내연기관의 이상진단 시스템 및 방법 | |
| CN109488473A (zh) | 发动机的在线预判系统和在线预判方法 | |
| Tamura et al. | Misfire detection on internal combustion engines using exhaust gas temperature with low sampling rate | |
| CH708904A2 (de) | Fernübertragung, Manipulation und Anzeige von Infrarotkameradaten, welche in einer Gasturbine aufgenommen werden. | |
| CN106323664A (zh) | 空调机组的振动测试及诊断方法、装置及空调机组 | |
| Mathioudakis et al. | Performance analysis of industrial gas turbines for engine condition monitoring | |
| RU2753156C1 (ru) | Способ контроля технического состояния дизель-генератора при эксплуатации | |
| US9651457B2 (en) | Method for detecting deterioration in a turbomachine by monitoring the performance of said turbomachine | |
| CN112711850A (zh) | 一种基于大数据的机组在线监测方法 | |
| CN202661269U (zh) | 一种柴油机复合故障诊断的测试平台 | |
| US20100063674A1 (en) | Engine test method using structured test protocol | |
| CN110455536A (zh) | 一种压气机试验轴承温度数据处理方法及装置 | |
| Lim et al. | Improved blade fault diagnosis using discrete Blade Passing Energy Packet and rotor dynamics wavelet analysis | |
| CN104568438A (zh) | 发动机轴承故障检测系统及方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: 201108 Shanghai city Minhang District Huaning Road No. 3111 Patentee after: The 711 Research Institute of China Shipbuilding Corp. Address before: 201108 Shanghai city Minhang District Huaning Road No. 3111 Patentee before: Shanghai Marine Diesel Engine Research Institute |
|
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Li Xiang Inventor after: Zhang Wenzheng Inventor after: Yan Ping Inventor after: Gao Wu Inventor after: Peng Ye Inventor after: Zhang Maosheng Inventor after: Zhang Qiucheng Inventor before: Li Xiang Inventor before: Zhang Wenzheng Inventor before: Yan Ping Inventor before: Gao Wu Inventor before: Peng Ye Inventor before: Zhang Maosheng Inventor before: Zhang Qiucheng |