发动机惯性参数与激励力识别及其故障诊断方法研究

目前发动机的状态监测与故障诊断分析对象的特征与故障的对应关系不明确，难以从理论上进行直观地分析，提取的特征通用性不好，导致发动机故障诊断发展十分缓慢，且没有一套成熟的诊断系统可进行实际应用。本课题拟将发动机激励力作为故障诊断新的分析对象，通过理论分析、试验研究等方法建立发动机激励力故障特征库，实现其诊断方法。在进行故障诊断前，首先提出一种同时识别发动机支承系统动刚度与阻尼特性的惯性参数识别方法，然后利用识别的结果从发动机表面振动中提取发动机的激励力，并用离散频谱校正理论来提高识别的精度。.通过课题的研究，将为发动机故障诊断提供一种有效的手段，从理论上得出刚体惯性参数识别(包括支承系统动态特性)、发动机激励力精确识别的方法，并通过试验验证。研究成果还可为发动机悬置系统的优化设计提供必要的基础，最终形成发动机振动设计、状态监测与维护所必需的一整套完整的测试分析理论体系与方案。

发动机惯性参数的获得是发动机悬置系统设计和优化的必要条件，而在设计发动机悬置系统时如果能获得该发动机的激励力特性，将使得设计更有针对性；同时发动机激励力直接反映了发动机工作状态，对故障的敏感程度高。本项目针对发动机惯性参数和激励力的识别方法及其在故障诊断方面的应用进行了一系列的研究。. 研究了基于振动的发动机惯性参数识别方法，分别推导了忽略刚度和阻尼的悬吊法、已知刚度和阻尼的支撑法来进行发动机惯性参数识别，推导了未知支撑的发动机惯性参数和支撑动刚度的全参数识别方法，仿真和试验结果表明，三种方法在支撑刚度较小，刚体模态频率远低于发动机弹性体模态频率的情况下，三种方法对于发动机惯性参数的识别的精度差别不大，悬吊法相对来说更易实施，精度更高；而对于研究发动机在实际工作状态来说，使用全参数识别法不仅能获得发动机惯性参数，而且能同时获得悬置的动刚度特性，可获得完整的发动机振动系统的特性。. 研究了基于振动的发动机激励力识别方法，主要研究了如何利用离散频谱校正理论来提高识别的精度，减少算法的复杂度。首先引入了离散频谱校正方法和基于调制FFT的校正法，验证了离散频谱校正方法可有效地提高识别精度；然后推导了高斯白噪声背景下比值校正法的校正精度公式，得出加Hanning窗比值校正法校正精度高、抗噪性能高的特点，并将其引入了发动机激励力的识别。通过多体动力学仿真和试验进行了验证。. 通过建模仿真和实验对气门间隙大、凸轮轴承松脱和活塞敲缸等典型发动机故障进行了研究，从激励力变化这一内在因素来分析机体表面振动响应变化，深层次了解故障引起的机体异常振动成因和特性，为发动机故障诊断研究提供一种新方法。