【摘 要】
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本文给出了对柴油发动机缸盖振动信号在时域上进行识别的方法.首先,对柴油发动机在工作过程中的缸盖振动信号进行小波降噪处理;然后,对不同时刻的响应信号分别建立AR模型,以
【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(上海)
【出 处】
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2000年全国振动(诊断、模态、噪声)技术及工程应用学术会议
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本文给出了对柴油发动机缸盖振动信号在时域上进行识别的方法.首先,对柴油发动机在工作过程中的缸盖振动信号进行小波降噪处理;然后,对不同时刻的响应信号分别建立AR模型,以模型参数作为模式识别特征参数;最后,采用感知器神经网络对模型参数进行识别与分类.由于只对振动信号在时域上进行处理与识别便可得到与不同激励相关的信息,因此这种处理与识别方法具有形式简单,便于实现的特点,对实现柴油发动机在线控制、监测与故障诊断均有重要的应用价值.
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