【摘 要】
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从相关文献中知,带间隙副的曲柄-连杆机构运动产生混沌现象,柴油机表面振动信号为-非平稳随机过程.同时我们也推导出柴油机曲轴运转的非线性振动及混沌.在这篇论文中,充分考
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从相关文献中知,带间隙副的曲柄-连杆机构运动产生混沌现象,柴油机表面振动信号为-非平稳随机过程.同时我们也推导出柴油机曲轴运转的非线性振动及混沌.在这篇论文中,充分考虑柴油机表面振动信号的性质和运体部件存在混沌特性这一基础上,应用人工智能技术,对柴油机故障进行诊断,论文中的主要工作叙述如下：1、应用非线性小波变换和非线性自适应神经网络两种方法对柴油机振动信号进行滤波处理.2、柴油机气阀-阀门的磨损状况诊断.3、柴油机活塞环-气缸套磨损状况诊断.4、曲轴与主轴承的状况监测.5、应用动力系统实测的非线性混沌模型,对柴油机振动信号进行预测工作,验证了混沌时序不可能作长时间预测.6、针对柴油机故障诊断的特点,建立其故障诊断专家系统模型,应用基于粗集理论的启发式算法获取知识,用神经网络建立知识库和学习机,用粗神经推理机进行推理.
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