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基于BP与Elman神经网络的发动机缸壁间隙检测 总被引:2,自引:0,他引:2
以DA462型发动机为研究对象,发动机在1 500 r/min固定转速下人为改变缸壁间隙,并采集缸壁表面的振动信号,利用区间小波包提取信号的特征向量,采用部分测试信号为训练样本,小部分样本为测试样本,分别用BP神经网络和Elman神经网络方法识别不同的缸壁间隙。结果表明,与BP神经网络相比,Elman神经网络能够快速高效的识别出不同的缸壁间隙。 相似文献
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FFT在发动机缸壁间隙检测中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
为了检测汽车发动机缸壁间隙,建立基于振动信号分析的某型发动机的测试试验系统,利用PULSE系统硬件部分采集发动机在正常工况和倒拖工况下活塞在上止点换向时的横向冲击振动信号,利用Reflex软件中的FFT变换分析采集的振动信号,绘制不同缸壁间隙时的振动信号频谱图,得到振动加速度随缸壁间隙的变化曲线。试验表明,该测试系统可在发动机不解体的情况下,根据发动机在某转速下活塞的横向冲击振动信号,估计缸壁间隙。 相似文献
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