تشخیص خرابی دریچه در اثر عیوب مختلف با استفاده از روش انتشار صدا و شبکه‌های عصبی

نویسندگان

چکیده

هدف از این مقاله، تشخیص خرابی دریچه در اثر عیوب مختلف با استفاده از روش انتشار صدا است. در این مقاله، سه عیب لقی، ترک‌خوردگی و لب‌پریدگی دریچه در موتور احتراق داخلی بررسی می‌شود. این عیوب در دریچه‌های مختلف دود و هوا در استوانه‌های مختلف بررسی خواهند شد. آزمون‌ها روی بستار موتوری چهار استوانه انجام می‌شوند. روش آزمایش‌ها به طور خلاصه بدین شرح است که کف بستار بسته می‌شود و هوای فشرده از راه شمع به داخل محفظه احتراق فرستاده می‌شود. علامت‌های انتشار صدا به سبب نشتی و خرابی دریچه، به توسط چهار حسگر انتشار صدا دریافت می‌شوند. بر اساس نتایج مشاهده می‌شود که روش انتشار صدا توانایی بسیار بزرگی در تشخیص حالت سالم و معیوب در هر دو حوزه زمان و بسامد دارد. در ادامه برای تشخیص عیوب از یک شبکه مصنوعی عصبی به عنوان سامانه خبره استفاده می‌شود. این شبکه می‌تواند بخوبی عیوب مختلف را تشخیص دهد و حتی در عیب‌های مشابه در دریچه‌های مختلف، بازده بزرگی دارد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Valve fault diagnosis in internal combustion engines by acoustic emission method using artificial neural network

نویسندگان [English]

  • S.M. Jafari
  • H. Mehdigholi
  • M. Behzad
چکیده [English]

The purpose of this paper is the valve failure detection due to different faults by the acoustic emission method. Three fault types (the clearance, the semi-crack and the notch) were investigated. These faults would be examined on different exhaust and intake valves. Tests were done on a cylinder head of a four-cylinder spark ignited engine. The test procedure in brief was that the bottom of the cylinder head was closed and the pressurized air was interred through the spark plug location into the combustion chamber. Produced signals due to the leakage and the damage in valves were recorded by four sensors. Measured results from experiments showed that the acoustic emission could be an effective method to detect the healthy and faulty valves in both time and frequency domains. An artificial neural network was used in an expert system for the valve fault diagnosis. This technique could recognize different faults properly even for the same fault type in various valves, has a high accuracy.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Faulty valve
  • Acoustic emission
  • Internal combustion engine
  • Valve leakage
  • Artificial neural network