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党安朋

作品数:2 被引量:4H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:交通运输工程动力工程及工程热物理机械工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇机械工程
  • 1篇动力工程及工...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 2篇振动
  • 2篇振动信号
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇发动机
  • 2篇ELMAN神...
  • 1篇网络
  • 1篇小波
  • 1篇小波包
  • 1篇缸壁
  • 1篇BP
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络

机构

  • 2篇内蒙古工业大...
  • 1篇长安大学

作者

  • 2篇杨远满
  • 2篇朱延玲
  • 2篇刘占峰
  • 2篇党安朋
  • 1篇王艳雄
  • 1篇朱征

传媒

  • 1篇小型内燃机与...
  • 1篇山东交通学院...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
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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