检索结果

期刊

出版年

关键词

Please wait a minute...

选择:

导出引用
EndNote Ris BibTeX

显示/隐藏图片

Select

1. 基于排气噪声的柴油机气阀故障诊断

尹刚1，张英堂1，李志宁1，李杰仁2，张光1

噪声与振动控制 2012, 32 (5): 173-176. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2012.05.039

摘要（1578）

通过对柴油机气阀机构七种状态下的排气噪声信号建立AR模型，以AR模型的自回归参数作为故障识别的特征向量，建立基于极限学习机的柴油机气阀故障诊断模型，并与反向传播神经网络算法、径向基网络算法和基于支持向量机的诊断模型相比较。试验结果表明，排气噪声信号可用于柴油机气阀故障的诊断，且基于极限学习机的诊断模型与其他三种算法的分类正确率均可达到95 %以上，但在学习速度上，极限学习机具有明显的优势。

相关文章 | 多维度评价

Select

2. 基于瞬时转速的柴油机各缸工作均匀性在线监测方法研究

程利军;张英堂;李志宁;任国全;李健伟

2011, 31 (6): 183-187. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355-2011.06.042

摘要（1715）

针对柴油机实车在线监测中车内空间有限及变速的情况，设计基于嵌入式系统的柴油机智能监测节点。利用整形后的外卡式油压传感器信号产生中断，来对磁电式转速传感器进行工作周期采样。对不同工况、不同转速情况下瞬时转速信号的变化规律进行分析。对各缸提取相应的参数来判断柴油机各缸工作不均匀性故障。在对正常、一缸失火及两缸失火工况，在惰速、中速、加速及高速下采集的120组参数进行分析后，证实提取的参数能有效的区分这些工况。对参数指定相应的阈值实现对各缸工作均匀性的定性、定量及定缸判断。