油液信息特征提取方法研究及在柴油机状态评估中的应用

• 作者: 刘鑫 崔心瀚 王强 贾云献
• 来源期刊: 中国测试
• 关键词: 油液信息 特征提取 BP神经网络 状态评估
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 性能测试
• 页码范围: 121-128
• 页数: 8页
• 字数: 4963字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2018.06.023

摘要

基于油液信息的设备健康状态评估在工程实践中具有重要的应用,为选择最优的油液信息特征提取方法并实现柴油机的健康状态评估,分别研究描述油液信息和设备健康状态关系的油液浓度分析模型、梯度分析模型和比例分析模型,并以BP神经网络为评估方法,实现基于油液信息的柴油机状态评估,通过评估结果对3种油液信息模型的特点进行总结,并对其各自特点的原因进行分析.结果表明,油液梯度模型能充分利用油液中的状态信息,评估效果好.同时,对柴油机的状态评估研究也具有一定的工程实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔心瀚		2	6	2.0	2.0