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基于遗传算法选择优化神经网络的柴油机故障诊断研究
Study On Diesel Engine Fault Diagnosis o based on Optional Optimized Genetic Neural Network
【Author】 Wang Xin Yu Hongliang Duan Shulin Song Yuchao (College of Marine Engineering,Dalian Maritime University,116026,Dalian,China)
【机构】 大连海事大学轮机工程学院；
【摘要】 根据柴油机气阀机构运动规律,利用小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量;提出最大优化因子对误差反向传播(BP)神经网络的权值和阈值使用遗传算法有选择的进行优化。通过在WD615柴油机上的实验检测,证明了该方法的较传统算法诊断准确率更高。
【Abstract】 According to the motion law of diesel engine valve,the characteristic vector of cylinder vibration signal is extracted by wavelet packet decomposition.Weights and threshold of back propagation genetic algorithms is optimized by max optional factor. Experimental results on WD615 diesel engine showed that the method has obvious advantages and better accuracy rate of detection.
【关键词】 振动信号；
BP神经网络；
故障诊断；
选择优化；
【Key words】 Vibration Signal； BP Neural Network； Fault Diagnosis； Optional optimization；
【Key words】 Vibration Signal； BP Neural Network； Fault Diagnosis； Optional optimization；
【基金】 中央高校基本科研业务费资助项目(基金编号:2009QN027)
- 【会议录名称】 2011下一代自动测试系统学术研讨会论文集
- 【会议名称】2011下一代自动测试系统学术研讨会
- 【会议时间】2011-07-20
- 【会议地点】中国新疆乌鲁木齐
- 【分类号】TK428
- 【主办单位】中国仪器仪表学会电子测量与仪器分会