多抽样率分析在柴油机气缸压力神经网络识别中的研究

摘要

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.