| 基于边际谱和神经网络的柴油机故障诊断 |
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| 引用本文： | 李敏通,宋蒙,朱兆龙,赵继政,周福阳. 基于边际谱和神经网络的柴油机故障诊断[J]. 农机化研究, 2013, 35(6): 193-197 |
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| 作者姓名： | 李敏通 宋蒙 朱兆龙 赵继政 周福阳 |
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| 作者单位： | 西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌,712100 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41101201) |
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| 摘 要： | 柴油机缸盖振动信号中包含着丰富的柴油机工作状态信息,利用缸盖振动信号诊断柴油机工作状态是一种有效方法.针对缸盖振动信号的特点,提出用经验模式分解方法对获取的缸盖振动信号进行分解,选取前3阶模式分量的边际谱、重心频率、重心幅值、偏度以及峭度等构成柴油机工作状态特征向量,基于BP网络对柴油机故障进行分类诊断.经对实测柴油机故障进行诊断表明,正确率达到85％以上,验证了诊断方法的可行性.
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| 关 键 词： | 柴油机 边际谱 故障诊断 BP网络 |
Fault Diagnosis of Diesel Engine Based on Marginal Spectrums and BP Neural Network |
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| Li Mintong , Song Meng , Zhu Zhaolong , Zhao Jizheng , Zhou Fuyang. Fault Diagnosis of Diesel Engine Based on Marginal Spectrums and BP Neural Network[J]. Journal of Agricultural Mechanization Research, 2013, 35(6): 193-197 |
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| Authors: | Li Mintong Song Meng Zhu Zhaolong Zhao Jizheng Zhou Fuyang |
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| Affiliation: | (College of Mechanical and Electronic Engineering,Northwest A & F University,Yangling 712100,China) |
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| Abstract: | |
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