【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的是一种发动机诊断方法，具体地说是气门间隙异常故障诊断方法。
技术介绍
1、发动机的缸盖振动信号包含了发动机各部件丰富的工作状态信息，如缸内燃烧压力的变化、气门的开启与关闭、活塞与缸套的摩擦等。通过对缸盖振动信号的实时分析与处理，可以用于发动机的故障诊断、燃烧状态评估等多个方面。发动机气门间隙异常故障是发动机典型故障之一，若不及时进行诊断维修，则会导致发动机机械效率降低、功率下降，影响设备和系统的安全运行，甚至会影响操作人员的人身安全。因此开展气门间隙异常故障诊断研究，对保障发动机安全有效地运行具有重要意义。
2、文献《基于复morlet变换和改进alexnet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法》(《北京化工大学学报》，2021)针对tbd234v12型柴油机气门间隙异常故障进行了诊断，选择复morlet小波基对缸盖振动信号进行连续小波变换，对变换得到的时频图压缩、归一化后输入alexnet神经网络，并改进alexnet神经网络结构，通过调参找到最优参数使得故障诊断模型准确性达98.91％。该文献所用方法...
【技术保护点】
1.基于DREKF的发动机气门间隙异常故障的实时在线诊断方法，其特征是：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于DREKF的发动机气门间隙异常故障的实时在线诊断方法，其特征是：步骤(1)发动机缸盖振动信号非线性数学模型建立的过程为：
3.根据权利要求1所述的基于DREKF的发动机气门间隙异常故障的实时在线诊断方法，其特征是：步骤(3)构建双速率非线性状态空间模型的过程为：
4.根据权利要求3所述的基于DREKF的发动机气门间隙异常故障的实时在线诊断方法，其特征是：步骤(4)发动机缸盖振动信号最优估计方法设计的过程为：
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