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西安交通大学机械工程学院机电信息研究所

作品数:3 被引量:10H指数:2
相关作者:张晓丽更多>>
发文基金:中国工程物理研究院机械制造工艺研究所所长基金更多>>
相关领域:机械工程交通运输工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇机械工程
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 2篇故障诊断
  • 2篇柴油
  • 2篇柴油机
  • 1篇润滑
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据融合
  • 1篇气体润滑
  • 1篇轴承
  • 1篇轴承特性
  • 1篇舰用
  • 1篇舰用柴油机
  • 1篇PDE
  • 1篇柴油机故障
  • 1篇静特性

机构

  • 3篇西安交通大学
  • 1篇中国工程物理...
  • 1篇武警工程学院

作者

  • 1篇戚社苗
  • 1篇赵午云
  • 1篇陶继忠
  • 1篇谢明江
  • 1篇景敏卿
  • 1篇张晓丽
  • 1篇彭万欢
  • 1篇张明书

传媒

  • 1篇润滑与密封
  • 1篇机械科学与技...
  • 1篇中国修船

年份

  • 3篇2007
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于ART-并行BP神经网络的柴油机故障诊断研究被引量:8
2007年
造成柴油机故障的因素十分复杂,既存在单一类的故障,也存在多故障并存的现象,而且还会出现新型故障,仅仅依靠单一神经网络技术的故障诊断已经很难满足对柴油机的有效诊断要求。本文在信息决策层融合的基础上,以自适应谐振理论ART和误差反向传播并行BP两种神经网络为基础,建立了用于柴油机故障诊断的新型神经网络模型,以对柴油机系统工作过程多种故障进行诊断识别。通过与单一神经网络诊断识别结果的分析和比较,验证了该神经网络诊断模型的可行性,它能够进行多传感器信息综合诊断,既能识别单故障和并发故障,又具有识别新型故障的能力,可有效地提高对柴油机故障诊断的准确性和可靠性。
景敏卿张晓丽
关键词:柴油机故障诊断
基于数据融合的舰用柴油机状态预测系统研究
2007年
融合柴油机热工、油液及振动3大类信息,采用灰色理论、自适应谐振理论(ART)和BP网络等相结合的决策级融合技术,建立了一套具有数据融合、分析诊断和状态预测能力的舰用柴油机状态预测系统,并以12PA6V-280型柴油机为研究对象,进行了工作过程仿真及故障模拟研究。
张明书谢明江
关键词:柴油机数据融合神经网络故障诊断
基于PDE的气体润滑轴承特性的数值分析被引量:2
2007年
针对雷诺方程求解困难的问题,应用Matlab PDE工具箱提出了一种比较方便的数值离散求解方法,同时提出了一种对剖迭代的逼近算法来处理压力边界条件。并采用该算法通过改造PDE工具箱对小孔节流静压气体径向轴承的静态性能进行了研究,将其计算结果与其它分析方法的计算结果进行了比较,表明该方法的计算结果精度很高而且非常稳定,证明将该方法应用在流体润滑领域的可行性。
彭万欢赵午云戚社苗陶继忠
关键词:气体润滑静特性PDE
共1页<1>
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