某型柴油机润滑油发射光谱数据挖掘研究*

摘要：

油料原子发射光谱仪是目前国内外广泛应用的油液分析技术之一。为了深入挖掘某型柴油机润滑油中磨损元素的浓度与柴油机负荷、气缸间隙和运行时间之间的对应关系，应用神经网络建立了某型六缸柴油机主要磨损元素 Fe的浓度仿真模型和预测模型。柴油机设置了7种工况，测量了69个油样。仿真模型中，69个油样仿真值的相对误差均小于15％；预测模型中，19个油样预测值的绝对误差均小于光谱仪精确度值，且84％的油样预测值的相对误差小于15％。预测结果表明：神经网络算法能较好地预测Fe元素浓度。

关键词：神经网络、光谱分析、柴油机、磨损元素

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2037-2040