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摘要:
为了准确识别柴油机的磨损状态,实现设备的"视情维修",将柴油机的磨损状态分为轻微磨损、正常磨损、异常磨损和剧烈磨损状态4个等级.采用油液分析技术中的铁谱分析和光谱分析技术监测柴油机的磨损状况,选取光谱磨损元素的含量和3个定量铁谱参数作为输入参数,应用BP神经网络对柴油机的磨损状态进行自动识别.验证结果表明,将BP神经网络应用到基于铁谱和光谱联合监测的磨损状态评价体系中,可以准确客观地评价柴油机的磨损状态级别,具有一定的智能化.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的柴油机磨损状态评价
来源期刊 石油机械 学科 工学
关键词 柴油机 磨损状态评价 铁谱技术 光谱技术 神经网络
年,卷(期) 2005,(2) 所属期刊栏目 检测诊断
研究方向 页码范围 33-34,38
页数 3页 分类号 TE9
字数 2421字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4578.2005.02.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王朝晖 36 578 15.0 22.0
2 樊建春 7 102 5.0 7.0
3 张来斌 44 837 16.0 27.0
4 赵雪红 1 8 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
柴油机
磨损状态评价
铁谱技术
光谱技术
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
石油机械
月刊
1001-4578
42-1246/TE
大16开
湖北省荆州市沙市区豉湖路12号
38-80
1973
chi
出版文献量(篇)
6759
总下载数(次)
15
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导