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朱延玲

作品数:7 被引量:6H指数:2
供职机构:内蒙古工业大学能源与动力工程学院更多>>
发文基金:内蒙古自治区自然科学基金更多>>
相关领域:交通运输工程机械工程动力工程及工程热物理更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇机械工程
  • 4篇交通运输工程
  • 3篇动力工程及工...

主题

  • 6篇振动
  • 6篇振动信号
  • 6篇发动机
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇网络
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇小波
  • 2篇小波包
  • 2篇缸壁
  • 2篇BP神经
  • 2篇BP神经网
  • 2篇BP神经网络
  • 2篇ELMAN神...
  • 1篇频谱
  • 1篇频谱分析
  • 1篇汽车

机构

  • 7篇内蒙古工业大...
  • 2篇长安大学

作者

  • 7篇朱延玲
  • 5篇杨远满
  • 4篇王艳雄
  • 4篇刘占峰
  • 2篇朱征
  • 2篇党安朋
  • 1篇刘占锋
  • 1篇胡晓燕
  • 1篇司利增

传媒

  • 2篇山东交通学院...
  • 2篇内燃机与配件
  • 1篇公路与汽运
  • 1篇小型内燃机与...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 5篇2013
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
Elman人工神经网络对发动机缸壁间隙的识别诊断被引量:2
2013年
主要以DA462型发动机作为研究对象,使用丹麦B&K公司生产的PULSE振动测试分析仪,使发动机以1500r/min的转速运转,并通过人为改变不同的缸壁间隙工况下采集振动信号,利用小波包变换提取缸壁表面振动信号的能量特征值,对提取出来的特征值,进行Elman人工神经网络的训练,其中将采集的40组数据作为训练样本,剩余的20组数据作为测试样本,从而识别出发动机缸壁的缸壁间隙,最后得到以下结论:基于小波包和Elman人工神经网络训练相结合的方法,对发动机缸壁间隙进行判断识别,通过实验的正确率验证了方法的可行性。
朱延玲刘占峰朱征王艳雄杨远满党安朋
基于BP神经网络对发动机缸壁间隙的诊断识别
发动机是汽车的最核心部件,其能否以最佳运行状态运转是非常重要的,所以在发动机出现故障时,能够在发动机不解体情况下判断出发动机的技术状况,会对发动机的技术监测起到巨大的意义。 本文首先分析了DA462型汽油发动机气缸...
朱延玲
关键词:振动信号小波包BP神经网络
文献传递
新型喷嘴内部碰撞雾化特性研究
2013年
本文主要论述了新设计喷嘴内部碰撞机制下的雾化特性。雾化液滴尺寸通过马尔文法进行测量,结果显示,当GLR(气液比)取0.14时,SMD(索特平均直径)均在10μm以下。在液体和气体压强分别为2.5 bar和3.5 bar范围内,最小液滴尺寸可以降低到4μm。此外,这项实验表明,在低气压条件下使用这种特殊的喷嘴,可以得到超细雾化液相,而使用传统设计方法的喷嘴,这些效果无法轻易实现。结果还显示,雾化特性可以通过增加内部碰撞角度来提高。
朱征朱延玲司利增
关键词:雾化
基于支持向量机的发动机缸壁间隙识别被引量:1
2013年
通过采集发动机缸壁表面的振动信号并对信号进行区间小波包分解,与最小二乘支持向量机相结合,以部分测试信号作为训练样本建立分类器,部分样本作为测试样本输入分类器中进行判断识别,通过设置不同的参数寻找到最优分类结果,最终判别出发动机的缸壁间隙。
王艳雄刘占锋朱延玲杨远满胡晓燕
关键词:汽车支持向量机振动信号
支持向量机在发动机缸壁间隙识别中的应用
2013年
发动机工作时缸壁表面的振动信号反应了发动机性能,利用区间小波包分解和最小二乘向量机相结合的方法对发动机缸壁表面的振动信号进行分析,随机抽取部分小波包提取的振动信号的特征向量作为训练样本建立分类器,部分特征向量作为测试样本,利用分类器识别测试样本,通过设置不同的参数寻找最优分类结果,取得了较高的测试精度,用支持向量机判别发动机的缸壁间隙具有一定的工程意义。
杨远满刘占峰王艳雄朱延玲
关键词:振动信号支持向量机
FFT在发动机缸壁间隙检测中的应用被引量:2
2013年
为了检测汽车发动机缸壁间隙,建立基于振动信号分析的某型发动机的测试试验系统,利用PULSE系统硬件部分采集发动机在正常工况和倒拖工况下活塞在上止点换向时的横向冲击振动信号,利用Reflex软件中的FFT变换分析采集的振动信号,绘制不同缸壁间隙时的振动信号频谱图,得到振动加速度随缸壁间隙的变化曲线。试验表明,该测试系统可在发动机不解体的情况下,根据发动机在某转速下活塞的横向冲击振动信号,估计缸壁间隙。
杨远满刘占峰王艳雄朱延玲
关键词:振动信号频谱分析FFT
基于BP与Elman神经网络的发动机缸壁间隙检测被引量:2
2015年
以DA462型发动机为研究对象,发动机在1 500 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。
党安朋刘占峰朱延玲杨远满
关键词:振动信号BP神经网络ELMAN神经网络
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