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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

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【作者】 王鑫于洪亮段树林宋玉超

【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.

【基金】 辽宁自然科学基金项目(基金编号:20072144);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】 第十届全国振动理论及应用学术会议论文集(2011)上册
  • 【会议名称】中国振动工程学会第七次全国会员代表大会暨第十届全国振动理论及应用学术会议
  • 【会议时间】2011-10-27
  • 【会议地点】中国江苏南京
  • 【分类号】TK428
  • 【主办单位】中国振动工程学会、中国力学学会、中国航空学会、中国机械工程学会、中国宇航学会
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