SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断(matlab实现)，包含源代码和测试数据

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在采用电子控制式柴油机上，广泛采用一种可以连续测量柴油机排烟的传感器，用它来检测发动机排放气体中形成的碳烟和未燃烧的碳粒，并把表示碳烟存在的电信号输人电子控制单元ECU，ECU根据烟度信号调节空气和柴油的供给量，以达到完全燃烧减少碳烟。该传感器头是由绝缘材料和两个贵金属电极组成，暴露在烟气中的电极周围涂有强化催化剂材料，使沉积在电极上的碳能迅速被氧化，保持电极清洁，满足连续测量的要求。 　　图1是这种传感器的工作原理图，传感器的感应头由绝缘体1、电极2和催化剂3组成。绝缘体中埋有两个电极，电极下端伸出绝缘体，两电极之间保持很小的缝隙，并涂有绝缘强催化剂，电极上端连接直流电源，电压为12V或2

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研究了将经验模式分解(EMD)和BP神经网络2种方法诊断大功率柴油机的振动故障信号。首先运用经验模式的分解方法对柴油机缸盖表面的振动信号进行分解并来提取特征参数;最后通过建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对150-12缸柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。

柴油机四气门进气道的计算机辅助设计.pdf