基于BP神经网络的柴油机燃油系统故障诊断被引量：1

下载PDF

导出

摘要通过设计BP神经网络的输入层、隐含层和输出层,建立了柴油机燃油系统故障诊断的BP神经网络模型,并对7种柴油机燃油系统的故障进行了诊断,诊断结果说明该模型可以有效诊断柴油机燃油系统的故障。

作者邓春泽杨尚东丁娜娜

机构地区西安武警工程大学装备工程学院西安武警工程大学信息工程系石家庄武警士官学校

出处《电子世界》 2015年第23期114-115,共2页 Electronics World

关键词故障诊断 BP神经网络故障特征

分类号 TK423.8 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]

引文网络
相关文献

参考文献6

1张亮,杜海平,史习智.基于小波分析的柴油机振动信号降噪处理[J].数据采集与处理,2000,15(4):524-527. 被引量：22
2孙颖楷..内燃机智能故障诊断系统的研究及应用[D].重庆大学,2001:
3SimonHaykin著叶世伟史忠植译.神经网络原理[M].北京:机械工业出版社,2004.. 被引量：19
4黄强,高世伦,宾鸿赞,刘永长.基于分形和神经网络的柴油机振动诊断方法[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2005,33(9):68-70. 被引量：7
5蒋平,贾民平,许飞云,胡建中.机械故障诊断中微弱信号处理特征的提取[J].振动．测试与诊断,2005,25(1):48-50. 被引量：15
6朱凯,王正林.精通MATLAB神经网络[M].电子工业出版社,2009. 被引量：1

二级参考文献5

1Mauer G F. On-line cylinder fault diagnostics for internal combustion engines[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics, 1990, 37(3):221-226. 被引量：1
2梅文博,Shar.,LK.分形信号估计的最佳子波门限方法[J].电子学报,1998,26(4):15-18. 被引量：12
3袁泉,胡晓卫,何勇,陈开考.神经网络技术用于发动机故障诊断的研究[J].农业机械学报,1998,29(3):104-107. 被引量：8
4向阳,周轶尘,史习智.发动机瞬时转速信号的小波分析[J].内燃机工程,1999,20(3):37-42. 被引量：8
5燕学智,钱耀义.基于人工神经网络技术的发动机故障诊断系统[J].内燃机工程,2001,22(1):78-81. 被引量：22

共引文献56

1刘亮,李龙澍.基于神经网络的RoboCup进攻策略[J].计算机工程与应用,2005,41(36):44-47. 被引量：4
2薛全会,程秀芳,姚桂艳,孙丽媛.小波分析的应用现状与前景[J].河北理工学院学报,2006,28(1):46-49. 被引量：6
3雷雨,郑旭荣,李玉芳,任政.神经网络方法在城市需水量预测中的应用[J].石河子大学学报（自然科学版）,2006,24(1):22-25. 被引量：6
4张建宇,高立新,崔玲丽,王双启,王国栋.基于小波消噪技术的轧机轴承早期故障诊断[J].北京工业大学学报,2006,32(8):754-759. 被引量：4
5韦忠升,马寿峰.一种基于中心型支持向量机的多类别分类算法[J].计算机工程与应用,2006,42(27):158-161. 被引量：1
6隆志力,吴运新,韩雷,段吉安.引线键合劈刀超声振动信号的时频分析[J].振动．测试与诊断,2006,26(4):296-299. 被引量：3
7袁春飞,姚华.传感器测量偏差下的航空发动机智能性能诊断[J].航空动力学报,2007,22(1):126-131. 被引量：3
8方剑青,矫桂琼.频响函数作为神经网络输入的BP算法实现[J].计算机仿真,2007,24(3):86-89. 被引量：1
9黄强,宋士华,丁志华,刘鑫.基于振动分析的柴油机故障程度的研究[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2007,35(6):105-107. 被引量：6
10刘辉,潘迪夫,李燕飞.基于时间序列分析的机车振动信号建模和预测[J].铁道机车车辆,2007,27(4):34-37. 被引量：5

同被引文献4

1黄强,高世伦,宾鸿赞,刘永长.基于分形和神经网络的柴油机振动诊断方法[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2005,33(9):68-70. 被引量：7
2卢志美,曹熙武,梁进奕,覃神全.柴油机智能故障诊断技术及其发展趋势[J].装备制造技术,2010(1):107-109. 被引量：10
3周沙,景亮.基于矩特征与概率神经网络的局部放电模式识别[J].电力系统保护与控制,2016,44(3):98-102. 被引量：47
4谭巨兴,张清华,王钦若,孙国玺,熊建斌.旋转机械设备智能故障诊断方法的研究[J].工业控制计算机,2016,29(1):36-38. 被引量：11

引证文献1

1张忠伟.分形技术与概率神经网络在船舶柴油机故障诊断中的应用[J].舰船科学技术,2016,38(6X):91-93. 被引量：5

二级引证文献5

1姚乾,刘云生,霍柏琦,郭朝有,吴玥.基于PNN的舰船柴油机冷却系统故障预警研究[J].船舶工程,2020,42(S01):178-180. 被引量：2
2林汉松.船舶柴油机故障诊断技术探究[J].科技创新与应用,2017,7(20):161-162. 被引量：7
3郭卫勇.船舶柴油机故障诊断技术探究[J].内燃机与配件,2019(8):146-147. 被引量：3
4于逸宸,王军.精益理论在柴油机行业的应用[J].建材发展导向,2019,17(17):219-219.
5周广群.基于数据驱动的船舶故障诊断技术综述[J].船舶物资与市场,2023,31(1):96-99. 被引量：3

1顾玉东,高伟东,李刚,范万里.基于Matlab的柴油机故障诊断[J].机械研究与应用,2012,25(1):146-148. 被引量：1
2杜垲,刘青,张建忠.神经网络在风冷热泵系统选型决策中的应用研究[J].南京理工大学学报,2003,27(3):332-336.
3王建国,林乐平.粒子群算法与径向神经网络相结合的凝汽器真空预测模型[J].热力发电,2015,44(10):72-76. 被引量：10
4夏勇,张振仁,李智,梁建军.神经网络方法识别柴油机气缸压力时应注意的几个问题[J].内燃机,1999(6):16-19.
5吕新源,王林冲.柴油机燃油供给系非解体故障快速诊断方法研究[J].中国农机化,2006(4):80-81. 被引量：4
6马旭凯,谷立臣,李世龙.基于SOM神经网络的柴油机故障诊断[J].机械制造与自动化,2009,38(2):81-83. 被引量：14
7蒋晓肖,樊建,陈广博.基于模型的RBF循环流化床锅炉床温控制[J].控制工程,2009,16(S1):114-116. 被引量：5
8尉庆国,刘汉涛,苏铁熊.混煤硫释放的BP神经网络模型预测[J].煤炭转化,2010,33(2):39-42. 被引量：1
9徐东辉,李岳林,解福泉,丁景峰,杨巍.基于混沌RBF神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数辨识研究[J].内燃机工程,2015,36(3):100-105. 被引量：7
10刘军涛,吉超盈.基于BP-神经网络的风速短期预报技术研究[J].西北水电,2013(4):81-84. 被引量：3

电子世界

2015年第23期

浏览历史

内容加载中请稍等...

基于BP神经网络的柴油机燃油系统故障诊断被引量：1

参考文献6

二级参考文献5

共引文献56

同被引文献4

引证文献1

二级引证文献5

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

基于BP神经网络的柴油机燃油系统故障诊断 被引量：1

参考文献6

二级参考文献5

共引文献56

同被引文献4

引证文献1

二级引证文献5

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

基于BP神经网络的柴油机燃油系统故障诊断被引量：1