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基于神经网络技术和小波分析的发动机 气缸气密性能检测研究 被引量:4

APPLICATION OF WAVELET ANALYSIS AND NEURAL NETWORKS TO MONITOR THE AIRTIGHT PERFORMANCE OF DIESEL
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摘要 提出了一种基于小波分析和神经网络技术检测发动机气缸 气密性能的新方法。对电涡流位移传感器拾取的飞轮位移信号直接进行时域采样,通过处理 和小波分析,获得反映发动机启动瞬时转速尺度参数,BP神经网络以此作为输入向量,从而 有效地检测发动机气缸气密性能。 A unique technique has been developed for monitoring the airtight performance of diesels by wavelet-transform of flywheel speed fluctua tions and neural networks.The speed fluctuation signal is simply measured with an eddy displaceing sensor opposite the fly wheel gear teeth.The scale feature i s got by analysing the software and the wavelet-transform which can be use d in monitoring the airtight performance of the diesel validly by inputing vecto r of BP neural works.
出处 《军械工程学院学报》 2000年第2期-,共4页 Journal of Ordnance Engineering College
关键词 发动机 故障诊断 神经网络 小波分析 瞬时转速 diesel engine faults diagnosis neural networks wavelet ana lysis instantaneous speed
  • 相关文献

参考文献3

  • 14,Newland D E.Wavelet Analysis of Vibration,Part 1:Theory[J].Journal of Vibra tion and Acoustics,1994,116(10):409~416
  • 25,Newland D E.Wavelet Analysis of Vibration,Part 1:Wavelet Maps[J].Journal of Vibration and Acoustics,1994,116(10):409~416
  • 36,Rizzoni G.Fast Transforms for Rapid Isolation of Misfiring Cylinders[J].SAE 871915:5.628~5.635

同被引文献2

引证文献4

二级引证文献4

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