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申请/专利权人：安徽天沃重工机械有限公司
摘要：本发明公开了一种柴油机工况识别与异常诊断方法，包括以下步骤：S1、以柴油机运动机理为基础，通过柴油机信号采集系统获取柴油机运行过程中的特征数据；S2、基于柴油机各气缸的缸盖出口废气温度，判断柴机油在高工况运行时，柴油机气缸的缸盖出口废气温度是否存在异常；S3、获取柴油机高温水进口压力、高温水出口压力、柴油机转速、中冷水进口压力信号数值。提取能表征柴油机工况状态的特征参数，在基于不同工况下的特征参数变化趋势结合机器学习方法建立柴油机工况异常诊断模型，能够克服不同工况和工况切换对数据驱动模型的影响，准确识别柴油机运行工况并对其工况的健康状况做出诊断，可以大幅降低系统的误警率。
主权项：1.一种柴油机工况识别与异常诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、以柴油机运动机理为基础，通过柴油机信号采集系统获取柴油机运行过程中的特征数据；S2、基于柴油机各气缸的缸盖出口废气温度，判断柴机油在高工况运行时，柴油机气缸的缸盖出口废气温度是否存在异常；S3、获取柴油机高温水进口压力、高温水出口压力、柴油机转速、中冷水进口压力信号数值；S4、获取排气管实时排气压力，基于所述排气压力处理得到排气压力波形图；S5、确定柴油机故障阈值优化参数对象，S6、获取柴油机的历史运行参数，对历史运行参数进行数据分类和数据处理；建立诊断参数属性集和工况参数属性集；S7、通过数据趋势分析方法，统计各诊断参数在各工况范围下的数据变动指数；S8、根据数据变动指数之间的关联性结合柴油机外特性曲线，建立柴油机工况识别算法模型；S9、通过数据趋势分析方法，统计各诊断参数在各工况范围下的数据变动指数；S10、将柴油机工况异常诊断模型和数据变动指数组合，形成适用于多工况的柴油机工况异常诊断算法模型；S11、进行阈值优化，确定诊断参数间的故障传递关系，通过关联分析找到各诊断参数之间的报警关系及阈值关系；S12、对柴油机运行参数进行监测及诊断。
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百度查询： 安徽天沃重工机械有限公司 一种柴油机工况识别与异常诊断方法
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