柴油机气缸压力识别方法的研究
| 第1章 绪论 | 第1-16页 |
| ·研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| ·识别研究的国内外发展现状 | 第10-15页 |
| ·利用曲轴瞬时转速的识别方法 | 第11页 |
| ·利用气缸盖振动响应的识别方法 | 第11页 |
| ·振动重构方法的前景和缺陷 | 第11-13页 |
| ·国内学者的研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第15-16页 |
| ·试验研究 | 第15页 |
| ·柴油机气缸压力恢复方法的研究 | 第15-16页 |
| 第2章 缸盖系统分析和实验设计 | 第16-24页 |
| ·主要激励源分析 | 第16-17页 |
| ·气缸压力信号分析 | 第17-18页 |
| ·内燃机表面振动信号的性质 | 第18-20页 |
| ·时频特性 | 第18-20页 |
| ·循环波动性 | 第20页 |
| ·非平稳时变特性 | 第20页 |
| ·试验设计 | 第20-24页 |
| ·试验机型 | 第20-21页 |
| ·测试仪器与测点布置 | 第21-23页 |
| ·实验应该注意的问题 | 第23-24页 |
| 第3章 基于传递函数法的气缸压力重构 | 第24-40页 |
| ·缸盖系统分析 | 第24页 |
| ·预处理方法 | 第24-25页 |
| ·传递函数法识别气缸压力 | 第25-36页 |
| ·振动响应信号 | 第26-27页 |
| ·缸内压力的识别 | 第27-36页 |
| ·测点的选取对识别结果的影响 | 第36-38页 |
| ·结论 | 第38-40页 |
| 第4章 基于倒频谱方法的气缸压力重构 | 第40-44页 |
| ·倒频谱概述 | 第40-41页 |
| ·基本原理 | 第41页 |
| ·气缸压力重构 | 第41-43页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| 第5章 基于神经网络方法的气缸压力重构 | 第44-61页 |
| ·神经网络简介 | 第44-45页 |
| ·神经网络模型的应用 | 第45页 |
| ·神经网络的互连模式 | 第45-46页 |
| ·BP网络基本理论 | 第46-49页 |
| ·BP网络结构 | 第46-48页 |
| ·BP网络的不足和改进 | 第48-49页 |
| ·小波变换 | 第49-53页 |
| ·连续小波变换 | 第49-50页 |
| ·离散小波变换 | 第50-51页 |
| ·Haar(db1)小波 | 第51页 |
| ·小波去噪 | 第51-53页 |
| ·基于神经网络的重构方法 | 第53-56页 |
| ·神经网络重构压力方法流程图 | 第54-55页 |
| ·气缸压力重构 | 第55-56页 |
| ·结论 | 第56-57页 |
| ·小波变换和神经网络的结合 | 第57-61页 |
| ·小波去噪 | 第57-58页 |
| ·压力识别 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第67页 |
