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基于SOM神经网络的柴油机故障诊断
被引:14
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
马旭凯
[
1
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
谷立臣
[
1
]
李世龙
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
北京首钢冷轧薄板有限公司磨辊作业区
西安建筑科技大学机电工程学院
李世龙
[
2
]
机构
:
[1]
西安建筑科技大学机电工程学院
[2]
北京首钢冷轧薄板有限公司磨辊作业区
来源
:
机械制造与自动化
|
2009年
/ 38卷
/ 02期
关键词
:
柴油机;
故障诊断;
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
:
080703 ;
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SOM网络应用于柴油机的故障诊断。利用夹持式传感器获得柴油机喷射系统的燃油压力波形,对波形进行时域分析和特征提取。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,用单一故障样本对网络进行训练,根据输出神经元在输出层的位置对故障进行判断。通过仿真实验验证SOM神经网络在柴油机故障诊断的正确性。经实例分析证明,该方法可对故障进行有效诊断。
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页码:81 / 83
页数:3
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