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题名发动机缸内压力信号频谱分析及滤波方法的研究
被引量：4
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作者
侯玉春
黄震
李德钢
罗马吉
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机构
上海交通大学机械与动力学院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2005年第4期14-17,共4页
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文摘
对135发动机纯压缩缸内压力两种实测信号和由KIVA2计算的模拟信号的三者频谱对比分析,得到了通道效应干扰在发动机缸内压力频谱中的事实位置及形状,并通过有、无通道效应的两种实测燃烧压力时域信号频谱对比分析得到进一步确认。通过数据频谱分析指出:在处理通道效应干扰信号中,光顺处理没有效果;巴特沃思带阻滤波法具有先天的缺陷。设计了频谱曲线拟和滤波方法对实测的发动机燃烧的缸内压力时域信号进行滤波,具有良好滤除通道效应的效果。
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关键词
频谱分析
滤波器
缸内压力信号
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Keywords
Analysis
Combustion
Digital signal processing
Frequencies
Pressure
Signal processing
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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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题名基于缸盖振动信号时域特征识别气缸压力的研究
被引量：3
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作者
纪少波
程勇
唐娟
兰欣
杨滨
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机构
山东大学能源与动力工程学院
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出处
《内燃机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期76-80,共5页
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文摘
在不同的燃烧状况下同时测量缸盖表面振动信号和缸内压力信号,通过对两信号的分析得到与缸内燃烧过程密切相关的振动信号的频谱范围,据此设计了FIR低通滤波器,并对振动信号进行滤波处理。通过分析滤波后的振动信号与缸内压力信号可知,缸盖表面振动信号同缸内压力信号在时域上具有密切联系。建立了BP和RBF神经网络,并用同样的训练样本进行训练,训练的结果表明,RBF神经网络可以在更短的训练时间内,获得更小的均方误差。用同样的测试样本对神经网络进行检验的结果表明,RBF神经网络重构的缸内压力波形更逼近于实际波形。
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关键词
内燃机
缸内压力信号
振动信号
时域信号
神经网络
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Keywords
IC engine
cylinder pressure signal
vibration signal
time domain signal
neural network
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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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