【摘 要】
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发动机是油田生产的关键动力设备。功率是发动机最重要的性能指标之一，燃烧系统是发动机最重要的组成部分。因此，对发动机功率估算和燃烧系统故障诊断，能够提前预知发动机的运行
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发动机是油田生产的关键动力设备。功率是发动机最重要的性能指标之一，燃烧系统是发动机最重要的组成部分。因此，对发动机功率估算和燃烧系统故障诊断，能够提前预知发动机的运行状态，避免故障发生，提高经济性，具有重要的意义。 本文首先采集发动机缸盖的振动信号，提取出信号中的燃烧爆发信号，再通过小波变换的方法对提取的信号进行降噪，然后采用基于Burg算法的AR模型功率谱估计求出信号的功率谱密度，在整个频率范围内进行积分得到信号的总能量，与发动机额定状态时的能量进行对比，估算发动机的功率。同时提取了表征燃烧状况的特征，并利用RBF神经网络对燃烧状况进行诊断。 实际应用中，估算了3台发动机的功率，比额定功率分别下降了18.8％、25.7％、41％。在对发动机燃烧系统32个故障样本的诊断中，只有1个与发动机的实际故障形式不符。因此，本文提出的发动机功率估算方法和燃烧系统故障诊断方法是可行的。
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