基于振动信号的柴油发动机缸压恢复

该方法的一个缺陷是在频域中频率响应函数( `U4e347C
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&2军事交通学ຫໍສະໝຸດ 军用车辆系&天津!&##$+$)
!!摘!要 气缸压力作为发动机的重要指标&直接反映了发动机燃烧状态的好坏% 由于发动机的运行条件复杂&多
数条件下为非平稳状态&如何提高发动机在多工况下的缸压识别精度成为了缸压恢复的难点% 提出了一种利用振动信号
恢复缸压的新方法&以振动信号的最大熵谱密度作为特征&并采用道格拉斯C普克算法对输入输出向量进行了降维处理&
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!!气缸压力是发动机的一个重要参数&是评价发动 信号的缸压重构和基于曲轴角速度的缸压重构两
第&9 卷第"$ 期
振!动!与!冲!击
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基于振动信号的柴油发动机缸压恢复
张帅 曾锐利 ! $&"&
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机运行状态的重要性能指标*$+% 目前测量缸压的方法 类*"C++&由于振动信号更易测量&能够很好的满足不解
有直接测量法和间接测量法% 直接测量法需要在气缸 体条件下发动机检测的要求&所以通过振动信号来进
内安装缸压传感器&本方法测量精度高&但也存在着安 行发动机缸压的测量具有更广阔的应用前景%
装困难&传感器成本高等问题&不能应用在实车检测 基于振动信号的缸压识别方法主要有逆向滤波和
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中'间接测量法则是通过非接触式传感器来估计发动 神经网络% 逆滤波基于如下假设#发动机结构可以被
机气缸压力% 现有的间接测量方法主要分为基于振动 建模为线性时间变量 系 ( SB74GU?BE4C:70GUBG7-& S?:)
统&并且测量的振动信号是对气缸压力的非干扰响应%
基金项目# 国防预研项目()#)#9#&#)#$)
利用遗传算法优化的多隐含层PO神经网络有效恢复了多工况下的柴油发动机缸压曲线% 经试验测得#经平均化后的缸
压曲线峰值最大恢复误差为#2#( KOG&位置误差最大为#2+ l=_&满足缸压恢复的精度要求%
关键词 柴油发动机缸压'振动信号'最大熵谱'道格拉斯C普克算法'PO神经网络'遗传算法
中图分类号 ?Q)"9!!!文献标志码 _