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柴油機的結構比較復雜，零部件及輔助器件較多，維護和檢修工作比較繁瑣。本文介紹幾種工程機械柴油機故障診斷技術，供大家參考。
維修工在維修
1.傳統診斷技術
在長期的工程實踐中，所認知的柴油機出現故障的部位及故障形式種類繁多，具體原因和排除方法也不同。從技術路線和實施手段來看，柴油機傳統的故障診斷通常采用熱力參數監測、磨粒監測和聲振監測等技術手段進行。
(1) 熱力參數監測
熱力參數監測是利用柴油機工作時熱力參數的變化情況，來判斷其工作狀態。柴油機轉速的波動因曲軸扭矩波動引起，因此扭矩波動與柴油機各缸點火有關，故檢測和研究轉速的波動，可以估算缸內做功壓力，并據此進行有關的故障監測。
(2) 磨粒監測
磨粒監測主要是對柴油機潤滑油油樣進行檢測分析，采取綜合利用油品化驗、鐵譜分析、光譜分析和含鐵量檢查等手段，診斷柴油機的摩擦副是否發生異常磨損，以判斷柴油機零部件的摩擦情況及故障狀態。
(3) 聲振監測
聲振監測是通過對柴油機異常聲音、噪聲及振動沖擊的監測，綜合觀察油壓和溫度，診斷柴油機是否發生故障，并判定故障產生的部位。
2.現代診斷技術
在內燃機故障診斷技術中，振動、流量、壓力和熱力信號是主要因素;尤其是振動信號，包含著豐富的設備運行狀態信息，而且信號參數易于拾取，便于在不影響設備運行的情況下，實現在線監測和診斷。在柴油機的故障診斷工作中，逐漸發展起來的技術手段主要有以下幾種模式：
(1) FFT分析
該模式通過磁帶記錄儀記錄振動信號，并輸入專用FFT(快速傅立葉變換)分析儀進行頻譜分析。近年來，信號處理技術的發展為故障診斷的分析手段提供了更多選擇，如時域分析包括波形分析、相關分析、時域濾波、時域平均、包絡分析、小波分解、時間系列建模、軸心軌跡分析等;頻域分析包絡FFT幅值譜、相位譜、AR譜、全息譜分析等;時頻域分析包括Wigner分布、短時FFT譜等。
(2) 計算機輔助監測分析
隨著計算機技術和信號處理技術的飛速發展，柴油機故障診斷技術的現場實施已更多地應用計算機，從設備狀態信息采集、信號分析、數據庫管理以及診斷結論的獲得均由計算機完成。
(3) 網絡化監測診斷
在網絡系統構成上，充分利用企業現有的故障診斷信息資源，所監測的參數不再只局限于振動、聲波、軸位移等，而是進一步擴展到影響設備運行狀態的油氣流量、溫度、壓力等。
在故障診斷理論研究方面，小波分析已成熱點。它克服了傳統傅立葉變換缺陷的時頻分析方法，能采用多重分辨率，刻畫信號的局部瞬變特征，已廣泛應用于信號處理、圖像壓縮、模式識別和非線性分析等相關領域。
近幾年來，出現了模糊控制、故障樹分析、專家系統、人工神經網絡等新技術。這些新的技術理論使工程機械的狀態監測和故障診斷向系統化和智能化方向迅速發展，而且提高了診斷成功率。
在監測診斷系統的軟、硬件配備方面，軟儀表技術成為最新研究熱點。軟儀表技術用于故障診斷時，包含了傳統儀器所有信號的采集與控制、信號分析、結果輸出與顯示等功能，使傳統儀器的大部分硬件甚至整個儀器都被軟儀表取代。
3.人工神經網絡故障診斷技術
人工神經網絡是模擬人腦結構的一種非線性動力學網絡系統，具有大規模綜合處理信息的能力，并有極強的容錯性和自學習功能，能映射高度非線性未知系統的輸入、輸出關系。
基于人工神經網絡的柴油機故障診斷，分以下3步實現：
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