车辆发动机气门间隙故障振动信号融合技术研究的任务书.pdf

车辆发动机气门间隙故障振动信号融合技术研究的

任务书

一、研究背景

随着车辆的运行时间逐渐增加，发动机气门间隙常会出现异常问题，导

致车辆振动加剧、噪音增大、动力下降等影响车辆运行安全和舒适性的

问题。传统的故障诊断方法往往需要检测多个传感器，处理数据量大，

同时也容易出现误判和漏诊的情况。因此需要一种新的考虑更全面、更

准确、更高效的方法来解决该问题。

二、研究目的

本研究旨在开展车辆发动机气门间隙故障振动信号融合技术的研究，以

实现对发动机气门间隙异常问题的准确、快速诊断。具体研究目标如下：

1.研究发动机气门间隙异常问题的振动信号特征及其诊断方法；

2.针对气门间隙故障的振动信号，建立适合的信号处理模型；

3.针对不同传感器采集到的振动信号，对其进行融合分析，提高故障诊断

的准确性和鲁棒性；

4.基于研究成果，开发实用的发动机气门间隙故障诊断系统。

三、研究内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：

1.分析发动机气门间隙的振动信号特征，研究振动信号与故障之间的关系；

2.建立基于信号处理的发动机气门间隙故障诊断模型，包括特征提取、特

征选择和模型构建等；

3.研究不同传感器采集到的振动信号融合分析方法，开展实验验证；

4.对研究成果进行系统集成，开发出实用的发动机气门间隙故障诊断系统。

四、研究方法

本研究将采用以下方法：

1.利用振动信号采集系统获取发动机气门间隙的振动信号特征以及正常、

异常工况下的振动信号数据；

2.建立基于机器学习和深度学习的发动机气门间隙故障诊断模型，包括特

征提取、特征选择和模型构建等；

3.利用传感器数据融合技术对不同传感器的振动信号进行分析和诊断；

4.开发发动机气门间隙故障诊断系统，实现系统集成与优化。

五、研究计划

本研究计划周期为12个月，具体计划如下：

1.前3个月：完成发动机气门间隙异常问题的信号特征分析及相关文献研

究；

2.第4-6个月：基于机器学习和深度学习技术建立发动机气门间隙故障诊

断模型；

3.第7-9个月：开展不同传感器采集到的振动信号数据融合分析研究；

4.第10-12个月：开发实用的发动机气门间隙故障诊断系统，并进行测试

验证。

六、预期成果

1.该研究可为车辆使用过程中发现气门间隙故障提供更为准确和高效的诊

断手段；

2.基于该研究结果，可以设计出更加完善的发动机故障诊断系统，为汽车

制造企业提供技术支撑；

3.相关研究成果可以在《汽车工程》等相关学术期刊发表，并成为该领域

的相关研究参考。