基于专家系统知识的柴油机磨损预测研究

摘要

本文以铁谱技术、光谱技术和润滑油性能指标测定技术作为磨损状态监测工具，结合开磷集团的实际情况，在其生产主力设备ST—6C型铲运机柴油机上进行磨损状态监测及故障诊断的应用研究。 针对开磷集团ST-6C型铲运机柴油机的工作特点和常见多发故障特征，对柴油机磨损失效机理进行了深入综合分析；针对柴油机“拉缸”和“拉瓦”典型故障建立故障诊断专家系统知识库以及匹配推理规则，并对F10L413Fw柴油机故障诊断专家系统领域知识获取进行了深入的研究。 在其磨损状态监测系统中基于“整体”信息出发，应用灰色理论中GM(1,1)模型，以统计学作为研究手段，在前人研究的基础上，利用铁谱分析的D<,L>和D<,S>值，以及光谱分析的元素浓度值所包含的磨粒“整体”信息，探讨磨粒集合呈现的共性特征来预测发动机磨损趋势。 参考现有国内外研究成果，提出ST一6C型铲运机柴油机状态监测及故障诊断系统的基本框架，同时将先进的仪器、设备结合自行开发的软件形成一套完整、高效、简便、适用于F10L413Fw柴油机磨损状态监测的系统；并将专家系统知识和预测趋势模型研究成果运用于F10L413Fw柴油机实际监测中，提高故障诊断的准确性。最后列举了开磷集团无轨设备状态监测的应用实例，统计分析了系统应用以来的经济及社会效益。

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

第二章机器摩擦学与油液监测分析技术

第三章F10L413FW柴油机磨损机理分析

第四章柴油机故障诊断专家系统知识研究

第五章开磷F10L413FW柴油机磨损状态监测

第六章结论

参考文献

致谢