基于模糊聚类与神经网络的柴油机技术状态评价方法研究

对在正常工作条件下不同使用时间的某型装甲车辆柴油机进行了实车测试试验,提取了评价柴油机技术状态的特征向量;阐述了模糊聚类和神经网络的原理;根据技术状态不同,利用模糊聚类的方法将所测柴油机分成了5类,将分类结果作为神经网络模型训练样本理想输出值的确定依据;利用RBF-BP组合神经网络建立了基于多参数测试的柴油机技术状态评价模型,并对部分柴油机进行了技术状态评价。结果表明,神经网络评价结果与分类结果是一致的,基于神经网络的技术状态评价模型具有推广应用价值。