基于小波包分析和神经网络柴油机故障诊断研究

对于柴油机而言,及时的对其实施故障诊断是十分必要的。小波包分析能有效的对柴油机缸体振动信号进行消噪处理,并提取表征柴油机故障的振动信号能量特征向量作为BP神经网络的输入值。本文中,对4100QB柴油机缸盖振动信号实验数据采用单隐层BP网络进行训练,并对不同故障模式进行分类识别,实验验证表明这一方法是非常有效的。