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柴油机气阀间隙识别的研究  
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【英文篇名】 Study on the identification of diesel engines valve clearance
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【作者】 王家宏;
【英文作者】 WANG Jia-hong (School of Maritime; Zhejiang Ocean University; Zhoushan 316004; China);
【作者单位】 浙江海洋学院海运学院 舟山;
【文献出处】 船舶工程 , Ship Engineering, 编辑部邮箱 2008年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 柴油机; 气阀间隙识别; 时间序列分析; 神经网络;
【英文关键词】 diesel engine; valve clearance identification; time series analysis; neural networks;
【摘要】 通过模拟柴油机气阀间隙的异常进行试验,采集缸盖表面的振动信号.利用时间序列分析方法对振动信号进行分析,并建立相应的AR(AutoRegressive)模型,从中提取不同气阀间隙下的敏感参数.最后,基于这些敏感参数,利用神经网络进行气阀间隙的识别.分析结果表明,将两种方法的融合,能够实现优势互补,达到更好的识别效果.
【英文摘要】 By simulating the abnormal clearance of the diesel engine valves, some vibration signals are collected, and the time series analysis is used to analyze these signals, some sensitive parameters of the different valve clearance are selected. At last, based on these parameters, neural networks are used to identify the fault model of the valve clearance. The analysis conclusion indicated that better identification effect can be reached by integrating the two methods.
【基金】 浙江省教育厅科研项目(编号:20050116); 浙江省高校青年教师资助项目
【更新日期】 2008-07-29
【分类号】 TK423
【正文快照】 柴油机机体表面的振动信号是其运行状态的外在体现.基于振动信号分析与处理的柴油机故障诊断技术具有理论基础雄厚,分析测试设备完善,诊断结果准确可靠以及便于实时诊断等优点.然而,由于柴油机振动的复杂性,以及受外界及其内部各运动部件之间的干扰严重等不利因素的影响,使得故

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