某型柴油机润滑油发射光谱数据挖掘研究

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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。
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