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基于动态窗口及统计方式的汽油机爆震识别方法

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-9页
1 绪论第9-19页
   ·课题研究背景第9页
   ·爆震机理及其危害第9-12页
     ·爆震产生的机理第9-10页
     ·爆震对汽油机的危害第10-12页
   ·国内外爆震识别研究现状第12-14页
   ·课题主要研究内容及研究意义第14-15页
     ·本课题解决的问题及使用的方法第14-15页
     ·本文的研究意义第15页
   ·本文结构第15-17页
   ·本章小结第17-19页
2 角域动态窗口爆震识别方法第19-41页
   ·VDO 爆震识别算法第19-24页
     ·VDO 爆震识别算法原理第19-21页
     ·VDO 爆震识别算法的缺陷第21-24页
   ·角域动态窗口爆震识别方法原理第24-26页
   ·角域动态窗口爆震识别系统第26-33页
     ·滤波器模块第27-28页
     ·高频整流模块第28页
     ·爆震起始点识别模块第28-29页
     ·爆震窗口高频能量计算模块第29-31页
     ·参考窗口高频能量计算模块第31页
     ·爆震因子计算及系统输出第31-33页
     ·动态窗口爆震识别主程序第33页
   ·动态窗口爆震识别方法的应用第33-38页
     ·汽油机燃烧测试实验第33-35页
     ·动态窗口方法的应用第35-38页
   ·本章小结第38-41页
3 基于爆震因子统计特性的爆震燃烧识别方法第41-65页
   ·爆震事件的随机性第41-43页
     ·测试批次验证爆震的随机性第41-42页
     ·传感器安装位置验证爆震的随机性第42-43页
   ·爆震因子的概率分布特征第43-55页
     ·正态分布检验方法第43-48页
     ·非爆震倾向汽油机爆震因子概率分布特性第48-51页
     ·爆震倾向汽油机爆震因子概率分布特性第51-55页
   ·异常值的剔除第55-57页
     ·异常值的定义及产生原因第55-56页
     ·异常值的挖掘方式第56-57页
   ·基于爆震因子统计特性的爆震识别方法第57-63页
     ·非正态分布爆震因子异常值的剔除第57-60页
     ·统计方式爆震识别算法的应用第60-63页
   ·本章小结第63-65页
4 基于燃烧高频振动信号时间序列模型的爆震识别方法第65-75页
   ·时间序列基本理论第65-67页
     ·系统识别第65-66页
     ·ARMA 模型第66-67页
   ·燃烧测试实验第67-69页
   ·ARMA 模型的构建及爆震识别第69-74页
     ·爆震窗口的选择第69-71页
     ·爆震识别标识第71页
     ·ARMA 模型构建及爆震识别第71-74页
   ·本章小结第74-75页
5 总结和展望第75-77页
   ·本文总结第75-76页
   ·展望第76-77页
致谢第77-79页
参考文献第79-83页
附录第83页
 A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第83页
 B . 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第83页

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