基于缸盖振动信号的活塞环腔压力径向基神经网络识别研究

摘要

介绍了利用气缸盖振动信号,借助径向基神经网络(RBFNN),进行活塞环腔气体压力识别的方法.以1100柴油机为试验对象,测得其缸盖振动位移和气缸内气体燃烧压力,将缸盖振动信号作为识别的输入信号,利用径向基神经网络和ARMA时间序列分析法对气缸燃烧压力和环腔内气体压力进行了识别.结果表明:利用径向基网络和ARMA时间序列分析法,均能较为准确地识别活塞环环腔气体压力和气缸内气体燃烧压力;径向基神经网络的识别方法比ARMA时间序列识别方法更加准确.