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提出了一种利用排气中HC、CO2、O2浓度和内燃机工况参数信息的内燃机失火故障诊断方法,并提出了描述内燃机失火程度的模糊评价指标,进行了内燃机有失火故障和无故障排气成分检测对比实验。利用实验数据和内燃机工况参数,通过Elman神经网络建立了失火程度评价指标与排气中HC、CO2、O2浓度以及内燃机工况参数之间关系的诊断模型,应用MATLAB软件对该模型进行学习训练,将训练好的神经网络模型应用于内燃机失火故障的诊断。结果表明,此模型能够正确诊断内燃机失火故障。 相似文献
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宫唤春 《湖南科技大学学报(自然科学版)》2018,33(3):69-73
失火会导致汽油机性能下降,排放恶化.失火故障影响因素众多难以准确建立数学模型.本文利用多尺度主成分分析法提取气缸振动信号检测失火故障,对HQ492汽油机进行失火故障实验测试,通过小波变化和主成分分析对提取信号进行重构作为诊断失火故障的特征信号.试验结果表明:利用多尺度主成分分析可以快速准确诊断失火故障. 相似文献
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针对发动机失火故障信息难以提取的问题, 提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD: Ensemble Empirical Mode Decomposition)的发动机失火故障检测方法。该方法能自适应地将曲轴转速信号分解为若干个本征模态函数(IMF: Intrinsic Mode Function), 确定包含故障信息的IMF, 通过该IMF 幅值的异常波动, 可以较准确地判断发动机发生失火故障的时间。并通过AMESim 建立了发动机仿真模型, 从中采集了3 种情况的曲轴转速信号, 分别利用EEMD 分解并最终检测失火故障。实验结果表明, 该方法能有效提取故障信息, 实现失火故障的离线检测, 并可以作为在线检测的基础。 相似文献
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为准确诊断汽车发动机常发生的单缸失火和双缸失火故障, 利用概率神经网络分析发动机转速与曲轴位移角度诊断发动机失火故障。在AMEsim 软件环境下搭建一款四缸发动机模型, 利用故障注入的方式模拟发动机失火, 提取发动机转速和曲轴角度位移数据, 在Matlab 环境下进行数据处理与分组, 建立概率神经网络PNN(Probabilistic Neural Network)进行训练与测试。实验结果表明, 发动机转速与曲轴转角位移能有效反应发动机真实运行情况, 训练好的PNN 可对发动机单缸、双缸失火进行准确的诊断和定位。该方法具有简洁、经济、高效和准确度高等优点。 相似文献
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废气排放成分的汽油机失火故障RBF神经网络诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用排气中HC、CO2和O2浓度诊断车用汽油机失火故障的诊断方法及描述汽油机失火故障的模糊评价指标,利用实验数据和RBF神经网络建立了该指标与排气中HC、CO2和O2浓度间关系的模型,应用MATLAB软件对该模型进行学习训练,将训练好的神经网络模型应用于汽油机失火故障的诊断,结果表明,此模型能正确诊断汽油机失火故障.图2,表2,参8. 相似文献
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失火的庙宇--"大陆金庸小说论争"猜想 总被引:1,自引:0,他引:1
文章从背景、过程、内容、结果四个方面对 20世纪 90年代关于金庸小说的两次论争进行具体的分析,认为由于社会多元化格局,中国大陆文化精英的话语由原来的"大一统"状态逐渐转向多声部"复调"形态,并且逐渐疏离大众关注中心.文化精英丧失了话语权威,产生了精神危机、生存危机等多重危机.同时,金庸小说经过 10余年的传播,在大陆逐渐为越来越多的人所接受,逐渐成为大众关注的焦点.在这样的背景下,中国大陆文化精英借助金庸小说这一大众关注焦点,以论争的姿态迎合大众发表言说,从而抓住大众注意中心,使自己重返话语世界的中心.因此这两次论争实际上是当时中国大陆文化精英在特定的历史时期努力重返话语世界中心的产物,而他们的这种努力恰好说明了当时中国大陆文化精英的沦陷以及由此所造成的文化批评的颓废与堕落. 相似文献
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文章从背景、过程、内容、结果四个方面对20世纪90年代关于金庸小说的两次伦争进行具体的分析,认为:由于社会多元化格局,中国大陆文化精英的话语由原来的“大一统”状态逐渐转向多声部“复调”形态,并且逐渐疏离大众关注中心。文化精英丧失了话语权威,产生了精神危机、生存危机等多重危机。同时,金庸小说经过10余年的传播,在大陆逐渐为越来越多的人所接受,逐渐成为大众关注的焦点。在这样的背景下,中国大陆文化精英借助金庸小说这一大众关注焦点,以论争的姿态迎合大众发表言说,从而抓住大众注意中心,使自己重返话语世界的中心。因此这两次论争实际上是当时中国大陆文化精英在特定的历史时期努力重返话语世界中心的产物,而他们的这种努力恰好说明了当时中国大陆文化精英的沦陷以及由此所造成的文化批评的颓废与堕落。 相似文献
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失火案属于公安消防机构管辖办理.笔者根据自己多年实践,就公安消防机构办理失火案实践中的几个问题进行探讨. 相似文献
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针对已有的柴油机失火故障诊断方法需要精细且耗时的时频特征提取过程,且对实际含有噪声的样本诊断准确率低的问题,提出了一种随机丢弃和批标准化的深度卷积神经网络柴油机失火故障诊断方法。在不同的转速工况下进行柴油机失火故障模拟试验,将采集到的原始缸盖振动信号作为深度卷积神经网络的输入,并在输入端引入随机丢弃抑制输入噪声,通过一维卷积操作自动提取失火故障模式特征,接着在各卷积输出层对特征信号进行批标准化处理,以减少信号在深度卷积层内部的方差偏移,最后基于多分类函数完成失火故障分类。不同噪声环境和方法的对比试验结果表明,所提方法的分类准确率最高可达100%,同时在保证算法准确率的前提下,其鲁棒性优于依赖时频提取特征的方法。 相似文献
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针对柴油机失火故障诊断特征提取分辨率较低和分类评估容易出现过拟合的问题,提出了一种同步压缩小波变换和极限梯度提升树融合的诊断方法。在不同转速下进行柴油机失火性能试验,采集缸盖振动信号,对信号利用时域统计、同步压缩小波提取特征,再采用局部线性嵌入方法进行特征降维,最后利用极限梯度提升树进行失火评估分类。不同工况与评估方法下的对比实验结果表明,所提方法的分类准确率最高可达99.828%,相比小波包特征提取的评估方法提升至少10%。在低模型复杂度下,所提方法具有最小的模型预测均方根误差,证明了方法的鲁棒性和抑制模型过拟合的能力。 相似文献