基于振动信号的柴油机气阀漏气故障诊断研究

• 作者: 戴威 戴柯 郭宝圣
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 振动信号 小波包 神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 183-184
• 页数: 2页
• 分类号: TK42|TP306
• 字数: 1203字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0794.2007.05.080

摘要

分析了柴油机缸头振动机理,运用小波包对振动信号进行了分析和讨论,提取出相应的特征向量,然后将振动样本特征向量作为神经网络的输入参数,以故障类别作为输出参数,经过训练的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机气阀的故障状态.实例证明该方法有效可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴威		1	6	1.0	1.0
2	戴柯		1	6	1.0	1.0
3	郭宝圣		1	6	1.0	1.0