基于ROLS的径向基函数神经网络实现数字调制自动识别

针对径向基函数(RBF)神经网络和统计模式识别的特点,提出利用递归正交最小二乘法(ROLS)的RBF神经网络实现数字信号调制样式的自动识别。仿真结果表明,利用ROLS算法很好地实现了RBF神经网络权值的确定和中心的选择,从而大大减少了网络的训练样本数和训练时间,提高了网络的识别性能。     

基于谱相关和神经网络的信号调制识别

由于通信信号的体制及调制及调制方式的复杂多样,通信信号调制类型的识别显得尤为重要和迫切.基于调制信号的谱相关特征,提取了5个特征参数,给出了各个参数随信噪比变化的曲线图.分类器采用RBF神经网络,并从提高网络识别性能出发,构建了大容量和高质量的网络训练样本,能够扩大识别范围,提高识别精度.基于谱相关特征参数和RBF神经网络结合的算法能动态识另q信号的调制方式,仿真结果表明:该算法在低信噪比下能取得较高的正确识别概率.     

多抽样率分析在柴油机气缸压力神经网络识别中的研究

利用柴油发动机缸盖振动信号识别气缸压力，对于柴油机故障诊断及运行状态监测是一个重要的环节，近年来，此类研究引起了相关学科的极大兴趣。在利用径向基神经网络对柴油机气缸压力的识别中牵涉到在一个周期内的采样点数的不同，极大地影响了在不同转速下识别气缸压力的适应性。因此，提出多抽样率分析，即根据缸盖振动信号的频带宽度，通过对原始信号的插值和抽取改变抽样频率，实现不同抽样点数的神经网络运算。     

应用人工神经网络识别试井解释模型

对不同的试井解释模型，把压力导数曲线作为训练样本，应用ＢＰ网络进行训练，训练后的网络能根据现场的实际试井数据识别试井解释模型．本文用模拟的数据、不完整的数据、有噪声的数据和一个现场试井数据对这个ＢＰ网络进行了测试．结果表明人工神经网络能够正确地识别试井解释模型，也能识别不完整的、有噪声的数据．人工神经网络技术有效地改进了目前在试井解释模型中广泛采用的模式识别方法，是一个非常值得推广和使用的技术     

基于免疫进化算法的径向基函数网络

基于免疫进化算法，提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的新算法——免疫径向基函数网络(IRBF)训练算法．该算法通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子，缩小了标准进化算法搜索空间的范围，提高了算法的收敛速度．计算机仿真表明，采用这种算法训练的RBF网络达到了较好的性能．     

有限集手写体汉字特是取及分类器设计

介绍了手写体汉字特征提取的基本概念，采用了一种叠合网络加权笔画提取方法用于提取有限集汉字特征。通过对径向基函数网络（RBF网络）的模型分析，提出了一种组合RBF网络分类器应用于有限集手写体汉字识别，并利用结合遗传算法和模拟退火算法的混合优化策略进行RBF分类器的训练。     

基于视觉原理和Weber定律的径向基函数回归建模

提出了一种新的基于视觉原理和Weber定律的径向基函数(RBF)回归建模方法．与传统的RBF回归建模方法相比，该方法不但考虑了训练样本的数据结构，还充分利用了人眼很强的目标识别能力，从而能快速有效的建模．所做的大量仿真试验表明了本方法的有效性．该工作的意义在于从一个新的角度来审视RBF回归建模问题，并为之提出了一种新的思路．     

基于径向基网络的表面肌电信号处理

利用AR模型对实验所采集到的原始二通道表面肌电信号（SEMG）加以分析,提取AR系数作为特征值,将其作为训练样本输入到RBF神经网络进行训练,用此网络对前臂的伸臂和曲臂两种运动模式的表面肌电信号进行模式分类。实验表明,基于径向基函数RBF神经网络分类准确率比BP神经网络更高,具有较强的鲁棒性和自适应能力,可以有效识别肌肉的单动作模式。     

基于RBF网络和遗传算法的电阻抗图像重建算法

针对RBF网络的特性，提出一种实数编码的遗传算法，不仅可以同时确定网络参数（连接权、邹节点中心和宽度），而且解决了电阻抗图像重建问题，实验结果表明，用遗传算训练RBF神经网络再构图像较RBF网络使用Poggio学习规则的训练算法有明显改善。     

基于RBF神经网络的销售预测模型的研究与应用

文章研究一种基于RBF神经网络建立预测模型方法，其主要采用有监督学习的SG(Stochastic graclient)法对RBF神经网络进行训练，并通过遗传算法优化隐层节点的中心值，用优化的中心值再次训练网络，优化网络参数，得到全局最优解。     

自适应信号处理在柴油机振动信号识别中的应用

介绍了信号自适应处理的基本方法和自适应对消原理 ,利用正弦合成信号和正弦与噪声合成信号的对消实例验证了该方法。在对PZ1 2V1 90B型柴油机缸盖振动信号的分析中 ,用非爆发段信号作为待消信号 ,对原信号进行了对消 ,抑制了噪声及其他信号 ,突出了有效信号。     

用Kaiser差分滤波方法识别柴油机燃烧始点的分析研究

柴油发动机燃烧时刻的辨识对于控制柴油机性能、故障诊断是一个重要的环节。文章在大量实验的基础上 ,提出并运用Kaiser差分算法 ,根据实测气缸压力识别柴油机的燃烧始点。同时 ,给出文献 [1 ]的修改算法。实践证明 ,运用Kaiser差分算法的有效性。     

基于机器学习的柴油机纳米级微粒预测模型

预测柴油机燃烧产生的纳米级微粒是减少空气污染的有效方法之一,为车辆颗粒物(particulate matter, PM)的排放监管与控制提供支持,协助标定工程师制定严格的排放法规。采用气缸压力传感器测量柴油机在不同行驶工况下的气缸压力,利用主成分分析(principal component analysis, PCA)方法提取前4、7、10主成分作为神经网络的训练输入,粒径为7～990 nm的颗粒物浓度作为模型的输出,分析不同工况下气缸压力主成分贡献率对纳米颗粒的预测效果。结果表明:利用较少的主成分即可代表不同工况下的缸压燃烧特性;当主成分贡献率达到91.57%时,粒径为7～990 nm的颗粒物浓度试验数据与模型预测的平均绝对误差为90.74 cm~3,均方根误差为1.612×10~4 cm~3,回归系数R~2达到0.95,预测精度较高。因此,利用气缸压力预测柴油机PM的排放是一种可行方案。     

车用柴油机振动信号的去噪声处理

针对柴油机振动信号的瞬时非线性特点,论述了车用柴油机振动信号处理理论与方法.采用柴油机振动信号的IMF分量进行特征频带识别,将柴油机振动信号经验模态分解,去掉主要干扰因素所对应的IMF分量,再将剩余IMF分量进行重构得到柴油机振动信号.重构后的信号反映了车用柴油机机身振动的真实信息.     

基于深度学习的柴油机气门健康状态评估

柴油发动机在运行过程中,其气门间隙会随其性能状态退化发生改变,为了解决传统的健康状态评估方法健康指标确定困难、权重人为经验依赖性大的问题,提出一种基于深度学习的柴油机气门健康状态评估方法.首先通过小波包分解算法对柴油机缸盖振动信号进行分解,对分解得到的节点信号分别提取常见的14个时域特征和小波包分解信号能量比向量,构建...     

基于逆边界元法的内燃机噪声源识别方法

对内燃机复杂噪声源进行识别和排序是内燃机噪声控制的关键．基于逆边界元法（IBEM）的噪声源识别技术,利用边界元法建立了声场与结构表面振动速度之间的声学传递向量（ATV）．将常规的声压测量作为输入数据,在逆向数值计算方法的基础上能够精确地重构出结构表面法向振动速度,进而获得源面详细的振声特征信息．针对某轿车柴油机,测试了额定工况下近场144个场点声压,应用该方法在发火频率点处,重构出了柴油机表面法向振动速度分布．通过对比预测和实测声场点声压,验证了该方法的有效性．在噪声面板贡献量分析的基础上,对该柴油机各功能部件的噪声贡献量进行了排序,并得知额定工况下该柴油机的机体裙部是主要的噪声辐射部位．应用实例说明了该方法对复杂噪声源识别易于实施。具有更广的工程适应性．     

基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法

针对柴油机缸盖振动信号非线性、非平稳的特点,以及传统故障诊断方法需要先验知识且特征提取费时费力的缺点,提出了一种基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法。首先通过复Morlet小波将柴油机缸盖振动信号转换为时频图,该变换包含了信号的时频域信息,比单一的时域或频域信号更适合分析柴油机缸盖振动这种非平稳信号;其次将时频图输入至AlexNet神经网络进行特征自动提取并建立故障诊断模型,解决了传统手工提取特征费时费力且需要专家经验的问题;然后通过Batch Normalization和Dropout技术改进网络结构,并优化神经网络超参数以提高模型的准确度和计算效率;最后将本文方法与传统的故障诊断方法应用于柴油机气门间隙异常故障诊断并进行对比,发现其诊断准确率最高,验证了所提方法的优越性。     

内燃机气缸压力的振动信号倒谱识别方法

分析了内燃机缸盖系统的传递特性，提出了利用缸盖表面振动信号识别气缸压力的倒谱分析方法．通过倒谱开窗并进行平滑处理，使测量的振动信号和计算的传递函数更具鲁棒性，可以消除传感器测点位置和内燃机运行工况等敏感因素的影响．实验及分析结果表明了这种方法的可行性和有效性．     

基于单缸柴油机表面异常声发射信号的活塞组件摩擦磨损故障诊断与研究

为了诊断并分析某型单缸柴油机的异常声发射信号,在柴油机缸体上安置振动传感器和声发射传感器。利用小波多分辨率算法对比分析了两个传感器的信号。首先通过几何估算提出了异常信号可能对应的两种故障形式,随后根据拆机检查,确认声发射信号中的故障特征来源于活塞组件之间的异常摩擦事件。诊断结果表明:该型号单缸柴油机的活塞组件的结构尺寸设计不合理,在柴油机正常工作中,连杆小头和活塞内部发生了摩擦事件,导致了声发射信号在固定的曲轴转角上出现异常峰值响应。声发射技术为以后有效监测活塞组件摩擦磨损提供了更准确的诊断方法。     

内燃机中一维非定常流动计算的特征线法与有限体积法的比较

用有限体积法和特征线法分别计算了一台非增压１０缸柴油机的进排气压力波和一台６缸增压柴油机的涡轮入口及压气机出口压力,并与其相应的测量结果对比．结果表明：高速时以上两种方法计算的进气压力波与实测值均存在较明显的偏差,涡轮入口和压气机出口压力、排气压力波和低速时进气压力波均与实测值吻合较好,与特征线法相比,有限体积法计算的压力波更能反映高频部分的变化．还分析了两种方法对网格密度的依赖性和质量守恒计算误差,显示有限体积法均优于特征线法．