基于时-频相干与RBF网络的气缸压力识别研究

发布时间：2017-08-22 06:13

  本文关键词：基于时-频相干与RBF网络的气缸压力识别研究

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【摘要】：针对从缸盖振动信号中分离燃烧激励引起的振动信号及其他干扰信号的问题,提出一种基于时-频相干与神经网络的气缸压力识别方法。首先采用Morlet连续小波变换分别将缸盖振动信号和缸压信号在时-频域内展开,然后采用交叉小波对两信号进行时-频相干分析,设定相干系数阈值并进行掩膜处理,对所得结果重构便可得到燃烧激励引起的缸盖振动信号。最后,选取8个参数作为评价燃烧效果的特征指标,利用径向基函数(RBF)神经网络估计缸压。研究结果表明:该方法有效地提取了缸盖上的燃烧特征信号,通过RBF神经网络估计缸压,逼近于实际缸压变化。
【作者单位】： 军事交通学院研究生管理大队;军事交通学院军用车辆系;
【关键词】： 小波变换 时-频相干 特征提取 神经网络 气缸压力 估算
【基金】：后勤科技重点项目(BS311C011)
【分类号】：TK421.2
【正文快照】： 气缸压力是柴油机运行状态的重要性能指标,通过对其变化情况的检测,能有效地诊断柴油机燃烧故障。目前测量气缸压力的方法包括直接测量法和间接测量法。直接测量法需在缸内安装传感器,但存在传感器成本高、安装困难、工作条件恶劣等问题。柴油机工作时,气缸内燃烧激励会在缸盖

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本文编号：717493