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基于RBF神经网络的柴油机整体性能预测

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摘要

对于船用大功率柴油机而言,监测信息的复杂性、不确定性较为明显,为了准确地对柴油机性能作出预测,本文对柴油机振动信号进行处理分析,选取合适的特征参量,建立RBF神经网络模型来预报柴油机的状态.采用这种方法提高了预报精度,缩短了预测时间,取得了较好的预报效果.

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来源
《柴油机》 |2004年第z1期|55-57|共3页
作者
刘伯运; 常汉宝; 刘敏林;
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作者单位

海军工程大学动力工程学院,湖北,武汉,430033;

海军工程大学动力工程学院,湖北,武汉,430033;

海军工程大学动力工程学院,湖北,武汉,430033;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TE924.01;
关键词
柴油机; 神经网络; 故障诊断; 性能预测;

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