基于EMD与神经网络的内燃机气门间隙故障诊断

• 作者: 张军 李小昱 王为 王祝平
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 内燃机气门 故障诊断 经验模式分解 神经网络 虚拟仪器
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 先进制造技术及基础理论
• 页码范围: 133-136,147
• 页数: 5页
• 分类号: TP206+.3|TK413.4+2
• 字数: 2240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2007.12.033

摘要

利用LabVIEW构建了基于EMD与神经网络的内燃机气门间隙故障诊断系统.用490BPG型发动机在转速为1 200 r/min、无负荷时进行了试验研究,采用经验模式分解EMD方法对气门振动信号进行分解,对分解得到的前4个固有模态函数IMF分别求其关联维数,将IMF1～IMF4的关联维数作为神经网络的输入向量,用4种工况的80组样本训练了内燃机气门故障诊断系统的网络模型.试验结果表明,20组测试样本的测试结果均与实际状况相一致,诊断准确率为100%,该系统能快速准确地识别内燃机气门间隙故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小昱	华中农业大学工程技术学院	88	1907	26.0	39.0
2	王为	华中农业大学工程技术学院	63	1113	19.0	30.0
3	张军	华中农业大学工程技术学院	24	385	12.0	19.0
4	王祝平	华中农业大学工程技术学院	2	33	2.0	2.0