【摘 要】
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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
【机 构】
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军需军事代表局驻西安军事代表室,军事交通学院研究生管理大队,军事交通学院军用车辆系
【基金项目】
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国防预研项目（40407030401）
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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-普克算法对输入输出向量进行了降维处理,利用遗传算法优化的多隐含层BP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0. 05 MPa,位置误差最大为0. 6°CA,满足缸压恢复的精度要求
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