模糊函数图像与概率神经网络在柴油机气阀故障诊断中的应用

被引：11

作者：

王成栋

魏瑞轩

张优云

夏勇

机构：

[1] 西安交通大学润滑理论及轴承研究所,西安交通大学润滑理论及轴承研究所,西安交通大学润滑理论及轴承研究所,第二炮兵第四研究院西安,西安,西安

来源：

内燃机工程 | 2004年 / 05期

关键词：

内燃机; 柴油机; 故障诊断; 模糊函数; 概率神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK428 [检修与维护];

学科分类号：

080707 [能源环境工程];

摘要：

本文将柴油机缸盖表面振动信号的模糊函数结果在频偏时延相平面上用灰度图表示出来,得到一系列模糊函数图像。对此图像进行归一化处理,降低维数,再采用概率神经网络对模糊函数图像进行分类,从而将气阀机构的故障诊断转换为模糊函数图像的分类识别。试验结果表明,利用模糊函数图像和概率神经可以取得很好的诊断结果,识别正确率可达95%,当训练样本比较充足时,识别正确率可达100%。

引用

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