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基于概率神经网络的柴油机故障诊断方法研究

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本文针对柴油机典型机械故障,提出了一种基于主成分分析和概率神经网络的故障诊断方法.采用振动传感器采集柴油机壳体振动信号,利用小波包分解信号并提取故障特征参数;通过主成分分析方法获得敏感特征参数,减小数据处理复杂程度和学习量;利用概率神经网络对典型故障的样本数据进行学习训练,构建满足应用要求的神经网络并完成故障的自动分类识别.研究表明该方法效果较好,可用于柴油机实际故障的识别诊断.

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来源
《2018年世界内燃机大会》|2018年|832-836|共5页
会议地点江苏无锡
作者
李彦强; 尚彦龙; 张涛;
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作者单位

中国内燃机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类检修与维护;
关键词
柴油机; 故障诊断; 概率神经网络; 敏感特征;

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