气阀机构故障诊断的非线性方法研究

• 作者: 夏勇 张振仁 罗晓春 闫肃
• 来源期刊: 现代机械
• 学科: 工学
• 关键词: 内燃机 神经网络 振动信号 多重分形
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 材料、热加工、施工经验
• 页码范围: 74-77
• 页数: 4页
• 分类号: TK4
• 字数: 3298字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6886.2001.01.032

摘要

本文计算了气阀在不同状态下缸盖振动信号波形的多重分形维数,以此作为神经网络的训练和识别榆入,达到对气阀机构进行故障诊断的目的,为非线性方法在内燃机故障诊断中的应用研究进行了有益的尝试.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗晓春		4	19	2.0	4.0
2	闫肃		2	3	1.0	1.0
3	张振仁		62	594	13.0	21.0
4	夏勇		24	308	10.0	17.0