基于BP与Elman神经网络的发动机缸壁间隙检测

• 作者: 党安朋 刘占峰 朱延玲 杨远满
• 来源期刊: 山东交通学院学报
• 关键词: 缸壁间隙 振动信号 BP神经网络 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: U467.21
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0032.2015.01.001

摘要

以DA462型发动机为研究对象,发动机在1500 r/min固定转速下人为改变缸壁间隙,并采集缸壁表面的振动信号,利用区间小波包提取信号的特征向量,采用部分测试信号为训练样本,小部分样本为测试样本,分别用BP神经网络和Elman神经网络方法识别不同的缸壁间隙.结果表明,与BP神经网络相比,Elman神经网络能够快速高效的识别出不同的缸壁间隙.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘占峰	内蒙古工业大学能源与动力工程学院	39	123	7.0	8.0
2	朱延玲	内蒙古工业大学能源与动力工程学院	6	10	2.0	2.0
3	杨远满	内蒙古工业大学能源与动力工程学院	5	9	2.0	2.0
4	党安朋	内蒙古工业大学能源与动力工程学院	2	6	2.0	2.0