基于数据融合的舰用柴油机状态预测系统研究

• 作者: 张明书 谢明江
• 来源期刊: 中国修船
• 学科: 交通运输
• 关键词: 柴油机 数据融合 神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 维修理论
• 页码范围: 45-47
• 页数: 3页
• 分类号: U673
• 字数: 2780字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8328.2007.05.021

摘要

融合柴油机热工、油液及振动3大类信息,采用灰色理论、自适应谐振理论(ART)和BP网络等相结合的决策级融合技术,建立了一套具有数据融合、分析诊断和状态预测能力的舰用柴油机状态预测系统,并以12PA6V-280型柴油机为研究对象,进行了工作过程仿真及故障模拟研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明书		13	28	3.0	5.0
5	谢明江	西安交通大学机电信息研究所	2	0	0.0	0.0