基于振动信号的柴油机HUMS研究

• 作者: 刘鑫 黄强
• 来源期刊: 九江学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 健康状况 振动信号 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 机械电子
• 页码范围: 47-49
• 页数: 3页
• 分类号: TX42
• 字数: 2438字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4580.2007.06.012

摘要

本文主要是研究柴油机的健康及运行监测系统(HUMS),并以连杆铜套磨损为例进行分析.利用基于神经网络和小波分析的故障诊断方法进行健康状况的定量识别.实验和仿真结果表明:对于各设定工况,诊断模型可以定量的识别出来,准确率达到100%;对于待定工况,诊断模型也可以给出定量的健康状况描述.从而使操作者能及时地了解柴油机的健康状况,并根据定量的输出结果对相应部件进行维护.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄强	九江学院机械工程学院	46	126	6.0	9.0
2	刘鑫	九江学院机械工程学院	8	41	4.0	6.0