基于油液降噪信息的发动机磨损多特征分析研究
由于难以确定合适的油液检测数据处理方法,应用油液分析监测发动机磨损状态的有效性和针对性不高.为此,根据经小波包降噪的光谱数据和直读铁谱数据,在用新三线值法提取边界特征及用K-means聚类法获取质心特征的基础上,提出了质心-边界多特征分析方法,以确定发动机主要摩擦副的磨损状态.结果表明,多特征分析法比传统三线值法更详细、准确,使磨损状态的识别率提高一倍.信号的相关特征研究表明,活塞环摩擦副的磨损出现了异常,进一步证实了多特征分析的准确性和有效性.
特征提取、边界特征、聚类特征、相关度、多特征分析
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TH117.1
安徽省教育厅优秀青年人才基金资助项目2009SQRZ160;合肥学院人才引进基金资助项目600855
2010-11-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
1405-1409