基于神经网络信息融合的发动机失火故障诊断

• 作者: 乔新勇 刘建敏 张小明
• 来源期刊: 内燃机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 内燃机 发动机失火 故障诊断 多传感器测试 神经网络 数据融合
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 74-79
• 页数: 6页
• 分类号: TK421
• 字数: 3810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0925.2009.01.017

摘要

对发动机气缸失火故障进行实车模拟试验,测量了发动机的机体振动信号及瞬时转速信号,并对其进行了时、频域分析.通过小波分析方法提取了振动信号能量特征,通过复杂度分析方法提取了转速信号的复杂度特征用于故障诊断.根据多传感器信息融合理论,建立了集成神经网络信息融合模型对气缸失火故障进行了诊断.结果表明,发动机机体振动能量特征和转速复杂度特征能够反映气缸失火现象,基于发动机振动和转速信息融合进行气缸失火故障诊断,诊断可靠性较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建敏	装甲兵工程学院机械工程系	74	389	10.0	14.0
2	乔新勇	装甲兵工程学院机械工程系	74	413	12.0	15.0
3	张小明	装甲兵工程学院机械工程系	28	168	7.0	11.0