分会场

第十届内燃机可靠性技术国际研讨会

摘要

柴油机闭环控制策略实施的前提是正确识别缸内工作状态，进行故障隔离，定位故障部位。为提高柴油机缸内状态识别与故障隔离的准确率，以某型柴油机为研究对象，结合零维模型与燃烧室三维模型，对19种故障类型及不同故障程度进行联合仿真，获取了不同工况热工参数。对20个热工参数进行相关性分析，从中选取了14个热工参数作为特征参数；经特征参数与故障敏感度分析，确定了15类故障可以基于热工参数进行状态识别和故障隔离；采用自适应阈值法进行状态识别，再对比分析应用于故障隔离的4种监督学习算法，结果表明KNN算法在没有经验数据下对不同程度故障的隔离效果较差，决策树、随机森林和SVM算法的故障隔离效果好，适合用于柴油机故障隔离。提出的状态识别与故障隔离方法可为智能发动机控制策略开发提供借鉴。

关键词

柴油机;故障仿真;热工参数;状态识别;故障隔离

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