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。
2021-08-09 20:19:16
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提出一种基于径向基函数(RBF) 神经网络模型应用于船用柴油机故障诊断的方法,
设计相应系统的征兆/故障样本集, 运用MATLAB 环境下的实用工具箱———Neural Networks Toolbox
(神经网络工具箱) 对HUDONG -B&W 6L60MCE 大功率船用低速柴油机涡轮增压系统的故障诊断
进行模拟计算;仿真结果表明, 这种方法是成功的.
2019-12-21 20:40:05
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LABVIEW和MATLAB混合编程方法研究及其在柴油机故障诊断中的应用
2019-12-21 18:59:01
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