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基于动量BP网络的柴油机故障诊断
被引:11
作者
:
李玉峰
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
山东大学控制科学与工程学院
李玉峰
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
刘玫
机构
:
[1]
山东大学控制科学与工程学院
来源
:
控制工程
|
2007年
/ 05期
关键词
:
柴油机;
故障诊断;
神经网络;
燃油系统;
D O I
:
10.14107/j.cnki.kzgc.2007.05.018
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
TP277 [监视、报警、故障诊断系统];
学科分类号
:
0804 ;
080401 ;
080402 ;
摘要
:
利用神经网络的非线性映射,及其高度的自组织和自学习能力,将改进的BP网络应用于柴油机的故障诊断。应用夹持式传感器获得柴油机喷射系统的燃油压力波形,对波形时域分析和特征提取,再根据所取得故障信息及其对应的故障类型来构造网络结构,应用附加动量的BP算法,从而实现对故障的分类。通过Matlab仿真理论表明,该方法可以有效地对故障进行识别分类。
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页码:518 / 521
页数:4
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罗成汉
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1997,
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[3]
基于神经网络的智能诊断.[M].虞和济等著;.冶金工业出版社.2000,
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