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應用聲音訊號及類神經技術於機油黏度級數之辨識

為了解決Mobil 5W-30的問題，作者黃仕丞 這樣論述：

引擎機油的成分及黏度會因為不同的工作條件而有所不同，本研究主要探討引擎機油在不同黏度級數下於機件間潤滑時產生的聲音訊號變化。研究主要可分為兩階段;第一階段中，分別將不同級數之機油添加進自製齒輪箱中作為潤滑劑，並於運轉中同時擷取齒輪箱內潤滑之聲音訊號，擷取後之訊號再應用魏格納分布、多小波轉換及經驗模態分解法等特徵擷取方式進行分析，找出不同黏度條件下聲音特徵之最大差異。第二階段中，利用廣義回歸類神經網路作為分類器，將資料庫內不同黏度條件之機油數據進行訓練，透過類神經網路的自動學習功能，測試過後得到機油黏度級數辨識的結果。由此實驗結果得知，機油於不同黏度級數下機件潤滑之聲音有一定的差異，並可加以分

類及辨識。