Elman人工神经网络对发动机缸壁间隙的识别诊断

主要以DA462型发动机作为研究对象,使用丹麦B&K公司生产的PULSE振动测试分析仪,使发动机以1500r/min的转速运转,并通过人为改变不同的缸壁间隙工况下采集振动信号,利用小波包变换提取缸壁表面振动信号的能量特征值,对提取出来的特征值,进行Elman人工神经网络的训练,其中将采集的40组数据作为训练样本,剩余的20组数据作为测试样本,从而识别出发动机缸壁的缸壁间隙,最后得到以下结论:基于小波包和Elman人工神经网络训练相结合的方法,对发动机缸壁间隙进行判断识别,通过实验的正确率验证了方法的可行性。

基于BP与Elman神经网络的发动机缸壁间隙检测

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。

基于支持向量机的发动机缸壁间隙识别

通过采集发动机缸壁表面的振动信号并对信号进行区间小波包分解,与最小二乘支持向量机相结合,以部分测试信号作为训练样本建立分类器,部分样本作为测试样本输入分类器中进行判断识别,通过设置不同的参数寻找到最优分类结果,最终判别出发动机的缸壁间隙。

支持向量机在发动机缸壁间隙识别中的应用

发动机工作时缸壁表面的振动信号反应了发动机性能,利用区间小波包分解和最小二乘向量机相结合的方法对发动机缸壁表面的振动信号进行分析,随机抽取部分小波包提取的振动信号的特征向量作为训练样本建立分类器,部分特征向量作为测试样本,利用分类器识别测试样本,通过设置不同的参数寻找最优分类结果,取得了较高的测试精度,用支持向量机判别发动机的缸壁间隙具有一定的工程意义。