基于神经网络的气缸压力识别研究

• 作者: 夏勇 张振仁 陈卫昌
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 内燃机 振动 气缸压力
• 年，卷（期）: 2001,（5）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 759-761
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2700字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2001.05.049

摘要

对传统的内燃机气缸压力识别方法存在的问题,提出了应用人工神经网络方法进行气缸压力识别的新方法.以BP网络构造气缸压力识别模型.通过对网络的训练,用实测的缸盖振动信号识别气缸压力.结果表明,利用神经网络进行内燃机气缸压力识别,识别结果的重复性好,精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张振仁		62	594	13.0	21.0
2	夏勇		24	308	10.0	17.0
3	陈卫昌		3	25	2.0	3.0