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基于小波分析和时序分析的柴油机气缸压力识别
被引量：
13
1
作者
张振仁
石林锁
+2 位作者
王成栋
薛模根
陈祥初
《内燃机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第2期136-139,共4页
运用小波分析方法分析研究了柴油机缸盖振动信号的时频特性，较为详细地讨论了柴油机缸盖系统的激励源及其振动响应。用小波包分析方法对振动信号及气缸压力信号进行了有效的信噪分离，并依此利用时间序列分析方法对缸盖振动信号和气缸...
运用小波分析方法分析研究了柴油机缸盖振动信号的时频特性，较为详细地讨论了柴油机缸盖系统的激励源及其振动响应。用小波包分析方法对振动信号及气缸压力信号进行了有效的信噪分离，并依此利用时间序列分析方法对缸盖振动信号和气缸压力信号分别建立时序模型，求取缸盖振动系统的传递函数，再利用Ｐｏｗｅｌ算法对传递函数的参数进行优化处理，然后利用缸盖表面的振动信号识别气缸压力。
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关键词
小波分析
时序分析
柴油机
气缸压力识别
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职称材料
基于Hilbert-Huang变换和多元状态估计技术的内燃机气缸压力识别
被引量：
1
2
作者
姚良
李艾华
张振仁
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2008年第4期494-498,共5页
提出了一种新的内燃机气缸压力识别方法。为了实现对内燃机运行状态的实时监测与故障诊断,通过缸盖振动信号反演内燃机气缸压力曲线是一种行之有效的重要手段;本文在对缸盖振动信号特性进行分析的基础上,应用Hilbert-Huang变换对缸盖振...
提出了一种新的内燃机气缸压力识别方法。为了实现对内燃机运行状态的实时监测与故障诊断,通过缸盖振动信号反演内燃机气缸压力曲线是一种行之有效的重要手段;本文在对缸盖振动信号特性进行分析的基础上,应用Hilbert-Huang变换对缸盖振动信号进行模态分解,提取最能反映内燃机气缸压力变化特性的振动本征模态分量;使用多元状态估计技术(MSET)建立该振动本征模态分量的Hilbert谱与气缸压力信号之间的非线性非参数回归模型;利用所建立的模型从缸盖振动信号中重构出内燃机气缸压力曲线。试验结果表明,基于Hilbert-Huang变换和MSET的气缸压力识别方法简单有效,可满足对内燃机的实时监测需求。
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关键词
内燃机
气缸压力识别
Hilbert—Huang变换
多元状态估计技术
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职称材料
基于局部切空间排列和最小二乘支持向量机的气缸压力识别
被引量：
8
3
作者
常春
梅检民
+2 位作者
赵慧敏
沈虹
李晓辉
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第13期16-21,63,共7页
为了提高缸盖振动信号恢复气缸压力的识别精度,提出一种基于局部切空间排列(LTSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的气缸压力识别方法。首先提取缸盖振动信号时域、频域及小波包能量域特征,组成高维特征集,利用LTSA算法提取高维特征集的低...
为了提高缸盖振动信号恢复气缸压力的识别精度,提出一种基于局部切空间排列(LTSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的气缸压力识别方法。首先提取缸盖振动信号时域、频域及小波包能量域特征,组成高维特征集,利用LTSA算法提取高维特征集的低维本征流形特征,然后把降维后的特征参数集作为LSSVM模型输入,缸压信号作为LSSVM模型输出,通过多个样本对LSSVM模型进行训练,从而获得气缸压力的重构模型。试验结果表明:基于局部切空间排列和最小二乘支持向量机的气缸压力识别方法具有精度高、泛化能力强等优点。
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关键词
柴油机
振动信号
气缸压力识别
局部切空间排列
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
基于小波分析和时序分析的柴油机气缸压力识别
被引量：
13
1
作者
张振仁
石林锁
王成栋
薛模根
陈祥初
机构
第二炮兵工程学院二系
出处
《内燃机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第2期136-139,共4页
文摘
运用小波分析方法分析研究了柴油机缸盖振动信号的时频特性，较为详细地讨论了柴油机缸盖系统的激励源及其振动响应。用小波包分析方法对振动信号及气缸压力信号进行了有效的信噪分离，并依此利用时间序列分析方法对缸盖振动信号和气缸压力信号分别建立时序模型，求取缸盖振动系统的传递函数，再利用Ｐｏｗｅｌ算法对传递函数的参数进行优化处理，然后利用缸盖表面的振动信号识别气缸压力。
关键词
小波分析
时序分析
柴油机
气缸压力识别
Keywords
Wavelet analysis
time series analysis
Diesel engine
Vibration
Cylinder pressure
分类号
TK421 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
基于Hilbert-Huang变换和多元状态估计技术的内燃机气缸压力识别
被引量：
1
2
作者
姚良
李艾华
张振仁
机构
第二炮兵工程学院
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2008年第4期494-498,共5页
文摘
提出了一种新的内燃机气缸压力识别方法。为了实现对内燃机运行状态的实时监测与故障诊断,通过缸盖振动信号反演内燃机气缸压力曲线是一种行之有效的重要手段;本文在对缸盖振动信号特性进行分析的基础上,应用Hilbert-Huang变换对缸盖振动信号进行模态分解,提取最能反映内燃机气缸压力变化特性的振动本征模态分量;使用多元状态估计技术(MSET)建立该振动本征模态分量的Hilbert谱与气缸压力信号之间的非线性非参数回归模型;利用所建立的模型从缸盖振动信号中重构出内燃机气缸压力曲线。试验结果表明,基于Hilbert-Huang变换和MSET的气缸压力识别方法简单有效,可满足对内燃机的实时监测需求。
关键词
内燃机
气缸压力识别
Hilbert—Huang变换
多元状态估计技术
Keywords
internal combustion engines
cylinder pressure recognition
Hilbert-Huang transform
multivariatestate estimation technique（MSET）
分类号
TP306.3 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于局部切空间排列和最小二乘支持向量机的气缸压力识别
被引量：
8
3
作者
常春
梅检民
赵慧敏
沈虹
李晓辉
机构
陆军军事交通学院军用车辆工程系
陆军军事交通学院学员五大队
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第13期16-21,63,共7页
基金
陆军装备部重点项目(2016699)。
文摘
为了提高缸盖振动信号恢复气缸压力的识别精度,提出一种基于局部切空间排列(LTSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的气缸压力识别方法。首先提取缸盖振动信号时域、频域及小波包能量域特征,组成高维特征集,利用LTSA算法提取高维特征集的低维本征流形特征,然后把降维后的特征参数集作为LSSVM模型输入,缸压信号作为LSSVM模型输出,通过多个样本对LSSVM模型进行训练,从而获得气缸压力的重构模型。试验结果表明:基于局部切空间排列和最小二乘支持向量机的气缸压力识别方法具有精度高、泛化能力强等优点。
关键词
柴油机
振动信号
气缸压力识别
局部切空间排列
最小二乘支持向量机
Keywords
diesel engine
vibration signal
recognition of cylinder pressure
local tangent space arrangement(LTSA)
least squares support vector machine(LSSVM)
分类号
TK428 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波分析和时序分析的柴油机气缸压力识别
张振仁
石林锁
王成栋
薛模根
陈祥初
《内燃机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Hilbert-Huang变换和多元状态估计技术的内燃机气缸压力识别
姚良
李艾华
张振仁
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2008
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于局部切空间排列和最小二乘支持向量机的气缸压力识别
常春
梅检民
赵慧敏
沈虹
李晓辉
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
8
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职称材料
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