基于小波分析与神经网络的柴油机气阀间隙识别

• 作者: 叶高 腾宪斌
• 来源期刊: 机械研究与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 气阀间隙 小波分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 9-11
• 分类号: TK42
• 字数: 1688字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-4414.2010.02.003

摘要

通过对柴油机气阀间隙的调整,实时监测缸盖的振动信号,运用小波分析法对振动信号进行分析,提取柴油机气阀间隙异常的多个特征参数,并采用BP神经网络对气阀间隙进行识别,以此提高诊断故障的针对性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶高		7	9	1.0	3.0
2	腾宪斌		1	0	0.0	0.0