【摘 要】
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借助听觉模型已有的研究成果，提出了基于Gammatone滤波器组听觉模型对内燃机缸盖振动信号进行时频分析的新方法。根据柴油机本身的配气定时划分时频区域，提取能量百分比特征值，
【机 构】
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武汉理工大学能源与动力工程学院,船舶动力系统运用技术交通行业重点实验室
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借助听觉模型已有的研究成果，提出了基于Gammatone滤波器组听觉模型对内燃机缸盖振动信号进行时频分析的新方法。根据柴油机本身的配气定时划分时频区域，提取能量百分比特征值，并采用RBF神经网络方法进行故障诊断与识别。对实测缸盖振动信号的分析结果表明：新方法能够准确地对信号进行时间和频率定位，分析结果直观并能很好地描述信号中的中高频成分，进而快速提取诊断特征向量，并通过神经网络成功识别出内燃机的四种不同工作工况。
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