Acoustic Radiation of a Diesel Engine Under Air Flow Meter Fault

Dieses Kapitel geht der entscheidenden Rolle der akustischen Analyse bei der Erkennung von Fehlern in Luftstromsensoren von Dieselmotoren nach. Die Studie präsentiert eine umfassende Methodik zur Erhebung und Analyse akustischer Daten unter Verwendung fortgeschrittener statistischer Indikatoren wie Kurtosis, Standardabweichung und Mittelquadrat (RMS), um Fehler zu identifizieren. Die Forschung zeigt, wie diese Indikatoren insbesondere bei höheren Motordrehzahlen frühe Anzeichen von Sensorstörungen zuverlässig erkennen können. Der Versuchsaufbau beinhaltet eine detaillierte Beschreibung des akustischen Datenerfassungssystems, einschließlich der Verwendung eines Schallpegelmessers der Klasse 2 gemäß IEC 61672-1. Die Ergebnisse zeigen erhebliche Abweichungen akustischer Signale unter fehlerhaften Bedingungen auf und liefern wertvolle Erkenntnisse über Verbrennungsanomalien. Die Studie schließt mit der Betonung des Potenzials der akustischen Überwachung zur Früherkennung von Fehlern und bietet eine kostengünstige und nicht aufdringliche Methode, um die Motordiagnose zu verbessern, Wartungskosten zu senken und die allgemeine Systemzuverlässigkeit zu verbessern. Künftige Forschungsrichtungen umfassen die Ausweitung dieser Methodik auf andere Triebwerkskomponenten und die Integration maschineller Lerntechniken zur automatisierten Fehlererkennung.