डीजल इंजन दोष निदान विकास प्रवृत्ति

डीजल इंजन दोष निदान विकास प्रवृत्ति

डीजल इंजन दोष निदान सिग्नल संग्रह, डेटा प्रोसेसिंग और फीचर वैल्यू एक्सट्रैक्शन, फॉल्ट डायग्नोसिस और वर्गीकरण के तीन मुख्य भागों को कवर करता है, लेकिन इसकी गलती निदान तकनीक ने विभिन्न प्रकार के विषयों और सैद्धांतिक ज्ञान को एकीकृत किया है, और पारंपरिक निदान तकनीक से बुद्धिमान निदान तक चला गया है। । प्रौद्योगिकी का इतिहास।

हालांकि डीजल इंजन दोष निदान तकनीक ने इंजीनियरिंग अनुप्रयोगों में कई सफलताएं हासिल की हैं, डीजल इंजन प्रणाली की जटिल संरचना के कारण, संचालन के दौरान भागों और घटकों की कामकाजी परिस्थितियां एक दूसरे के साथ हस्तक्षेप कर रही हैं और विभिन्न प्रकार के दोष हैं। अब तक, आदर्श परिणामों के साथ तेजी से, प्रभावी, व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले और नैदानिक ​​तरीकों का एक सेट नहीं हुआ है। इसकी मुख्य कठिनाइयाँ हैं:

1. डीजल इंजन में एक जटिल घटक संरचना होती है। ऑपरेशन के दौरान, प्रत्येक कार्य प्रणाली की भूमिका स्पष्ट नहीं है। दूसरा, विभिन्न प्रकार के डीजल इंजनों के लिए, घटक संरचना, सिस्टम संरचना, और कार्य सिद्धांत भी भिन्न होते हैं, अर्थात्, डीजल इंजन का दोष निदान। विधि किसी अन्य डीजल इंजन पर लागू होती है, और प्राप्त किए गए निदान परिणाम सुसंगत नहीं होते हैं वर्तमान चल रही स्थिति के साथ।

2. चूँकि डीजल इंजन एक घूमने वाला रोटरी यांत्रिक उपकरण है और काम के दौरान बहुत अधिक शोर के साथ होता है, एक निश्चित तात्कालिक समय पर एकत्रित कंपन संकेत वास्तव में डीजल इंजन की अच्छी या बुरी स्थिति को नहीं दर्शाता है।

3. डीजल इंजन दोष निदान में, लक्षणों और दोषों के बीच पत्राचार को सटीक रूप से निर्धारित करना असंभव है, अर्थात्, दोनों के बीच एक-से-एक पत्राचार नहीं है, बल्कि एक से कई घटनाएं हैं।

भविष्य के सामाजिक विकास में, वैज्ञानिक अनुसंधान के गहन होने के साथ, बुद्धिमान अनुकूलन एल्गोरिदम और कंप्यूटर प्रौद्योगिकी लगातार अद्यतन और एक दूसरे के साथ एकीकृत हैं, और उन्हें निदान प्रक्रिया की गति और सटीकता की गति में सुधार के लिए डीजल इंजन दोष निदान पर लागू किया जाएगा। निदान के परिणाम। समय की प्रगति की प्रवृत्ति बनें। इसके आधार पर, भविष्य की प्रगति मुख्य रूप से निम्नलिखित पहलुओं में परिलक्षित होती है:

1. सिग्नल प्रोसेसिंग के संदर्भ में, डीजल इंजन कंपन संकेतों की गैर-स्टेशनैरिटी, क्षणिकता और अचानकता को देखते हुए, सिग्नल विश्लेषण और प्रसंस्करण विधियों (जैसे समय-आवृत्ति डोमेन विश्लेषण में सूचना निष्कर्षण विधियों) में सुधार और सुधार करना। अधिक जानकारी प्राप्त करने के लिए जो मशीन की स्थिति को दर्शाता है, भविष्य के दोष निदान में एक महत्वपूर्ण शोध सफलता है।

2. निदान परिणामों के संदर्भ में, प्रत्येक बुद्धिमान अनुकूलन एल्गोरिथ्म के अपने फायदे और नुकसान हैं। इसलिए, निदान परिणामों की सटीकता में सुधार करने के लिए, विभिन्न प्रकार के अनुकूलन एल्गोरिदम एक दूसरे के साथ एकीकृत हैं, फायदे पूरक हैं, और डीजल इंजन गलती विश्लेषण विधि का उपयोग निदान करने के लिए किया जाता है, इस पत्र में, कृत्रिम मधुमक्खी कॉलोनी एल्गोरिथ्म सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन मापदंडों को प्राप्त करने के लिए समर्थन वेक्टर मशीन का अनुकूलन करता है, जिसका उपयोग अंतिम डीजल इंजन गलती वर्गीकरण में उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है।

3. तकनीकी संसाधनों के संदर्भ में, उत्पादन क्षमता और कार्य कुशलता सुनिश्चित करने के लिए, दोष निदान प्रणाली और सिग्नल डेटा अधिग्रहण और विश्लेषण प्रणाली स्थापित करने के लिए कंप्यूटर प्रौद्योगिकी का उपयोग करें, सूचना साझा करने के लिए नेटवर्क प्रौद्योगिकी का उपयोग करें, और सूचना संलयन के ऑनलाइन निदान का एहसास करें।