基于时域统计平均预处理的RBF网络发动机气缸压力识别方法

• 作者: 史习智 张亮 杜海平 沈希忠
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数网络 时域统计平均 信噪比
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 97-99
• 页数: 3页
• 分类号: TH165
• 字数: 1806字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.2003.01.026

摘要

在柴油发动机气缸压力的识别过程中,针对缸盖振动信号的信噪比低且呈非平稳特性,影响神经网络对气缸压力识别的问题,提出了在径向基函数(RBF)网络训练前,对训练样本进行时域统计平均降噪预处理,再对实验样本进行识别.结果表明,时域统计平均有效提高了训练样本的信噪比,RBF网络经训练后,对柴油发动机气缸压力的识别具有计算速度快、识别精度高的优点.