模糊函数图像与概率神经网络在柴油机气阀故障诊断中的应用

• 作者: 夏勇 张优云 王成栋 魏瑞轩
• 来源期刊: 内燃机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 内燃机 柴油机 故障诊断 模糊函数 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 页码范围: 18-23
• 页数: 6页
• 分类号: TK428
• 字数: 4947字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0925.2004.05.005

摘要

本文将柴油机缸盖表面振动信号的模糊函数结果在频偏-时延相平面上用灰度图表示出来,得到一系列模糊函数图像.对此图像进行归一化处理,降低维数,再采用概率神经网络对模糊函数图像进行分类,从而将气阀机构的故障诊断转换为模糊函数图像的分类识别.试验结果表明,利用模糊函数图像和概率神经可以取得很好的诊断结果,识别正确率可达95%,当训练样本比较充足时,识别正确率可达100%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张优云	西安交通大学润滑理论及轴承研究所	152	2296	26.0	39.0
2	王成栋	西安交通大学润滑理论及轴承研究所	14	510	12.0	14.0
3	魏瑞轩	西安交通大学润滑理论及轴承研究所	29	350	10.0	18.0
4	夏勇		24	308	10.0	17.0