【摘 要】
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针对缸盖螺栓头部的振动信号和气缸压力信号分别进行了功率谱分析,发现两者频域特性相差很大.因此用线性的方法求得的两者之间的传递函数,不能反映实际缸盖结构的传递特性.基
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针对缸盖螺栓头部的振动信号和气缸压力信号分别进行了功率谱分析,发现两者频域特性相差很大.因此用线性的方法求得的两者之间的传递函数,不能反映实际缸盖结构的传递特性.基于BP神经网络,在时域内建立了该振动信号与气缸压力信号之间的非线性关系,探索了重构气缸压力的神经网络方法.对信号以等时间间隔采样时,不同的机器转速需要不同的网络结构.针对这一不足,利用样条插值方法拟合采样信号,以等曲轴转角间隔重新采样.这样只要训练样本足够,建立一个网络就能适合所有转速的情况.
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