柴油机燃烧系统故障的小波包神经网络模糊诊断法

• 作者: 张来斌 段礼祥 王朝晖
• 来源期刊: 机械强度
• 关键词: 柴油机 故障诊断 小波包 神经网络 模糊贴近度
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 振动·噪声·监测·诊断
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TK434.6|TK438|TP206.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9669.2006.01.001

摘要

喷油器堵塞和气门机构间隙异常是柴油机燃烧系统的常见故障,对其诊断十分重要,常规诊断方法效果不理想.文中提出一种将小波包分解、神经网络和模糊逻辑结合起来的诊断方法.运用小波包频带能量分解,不仅能得到中低频的燃烧爆发振动信号,也能得到中高频的气门落座信号;运用神经网络使故障诊断具有自适应、自学习的能力;将模糊逻辑用于判决中,使判决结果更可靠、意义更明确.用24台次柴油机故障模拟实验数据训练神经网络,效果良好.对现场使用的12台次柴油机故障诊断,有10台次诊断完全正确,取得了较满意的效果.