基于AR模型和神经网络的柴油机故障诊断

• 作者: 江国和 肖建昆 黄泉水
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 柴油机 AR模型 故障诊断 RBF神经网络 LabVIEW
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 60-63,91
• 页数: 5页
• 分类号: TK421|TP183
• 字数: 3333字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2008.03.018

摘要

基于虚拟仪器技术,采用NI公司PCI-4472采集卡及LabVIEW7.1开发柴油机缸盖振动信号采集分析系统.模拟柴油机气阀漏气、气门间隙异常等故障,并对利用该系统采集的缸盖振动信号样本进行AR谱估计,从中提取5个特征参数,最后利用RBF神经网络进行故障模式识别.结果表明:该诊断方法具有较高的精度,结合LabVIEW与Matlab的平台,便于故障在线监测与诊断系统的开发.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江国和	江苏科技大学机械与动力工程学院	25	157	7.0	10.0
2	肖建昆	江苏科技大学机械与动力工程学院	13	67	4.0	7.0
3	黄泉水	江苏科技大学机械与动力工程学院	6	63	4.0	6.0