基于RBF神经网络的农用柴油机故障诊断研究OA北大核心
Research on Fault Diagnosis for Agricultural Diesel Engine Based on RBF Neural Network
柴油机以其良好的动力性、可靠性、经济性在农用机械中广泛应用,但对农用柴油机施行及时的不解体故障诊断却并非易事.为此,以配气机构故障为例,提出了将小波包分解与RBF神经网络结合的故障诊断方法,对降噪后的气缸盖振动信号进行小波包分解,构造故障特征向量作为故障样本,并用训练好的RBF神经网络进行模式识别.试验结果证明,该方法具有良好的诊断效果和广泛的工程应用前景.
朱玉荣;吕建新;曾宪;刘正国
中国人民武装警察部队工程学院,西安710086中国人民武装警察部队工程学院,西安710086中国人民武装警察部队工程学院,西安710086中国人民武装警察部队工程学院,西安710086
能源科技
柴油机RBF神经网络小波包配气机构故障诊断
《农机化研究》 2012 (5)
212-215,220,5
中国人民武装警察部队科研项目(WXK2009-17)
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