【摘 要】
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根据内燃机在工作过程中,其机体在不同时刻受到不同激振力作用这一特点,对机体振动信号在时域上进行了分析处理与识别.首先,对内燃机在工作过程中的机体振动信号进行小波降噪
【机 构】
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上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室
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根据内燃机在工作过程中,其机体在不同时刻受到不同激振力作用这一特点,对机体振动信号在时域上进行了分析处理与识别.首先,对内燃机在工作过程中的机体振动信号进行小波降噪处理,从而突出了其机体在不同时刻受到激振的结果.然后,对机体在不同时刻所受到激振的结果分别建立二阶AR模型,以模型系数作为模式识别参数.最后,采用感知器神经网络对模型参数进行识别与分类.由于只对振动信号进行处理与识别便可得到与不同激振力相关的信息,因此这种处理与识别方法具有形式简单,便于实现的特点,因而,对实现内燃机在线控制,监测与故障诊断均有
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