基于SOM神经网络的柴油机故障诊断

• 作者: 李世龙 谷立臣 马旭凯
• 来源期刊: 机械制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 故障诊断 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 机械制造与研究
• 页码范围: 81-83
• 页数: 3页
• 分类号: TG17|TK42
• 字数: 2281字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5276.2009.02.026

摘要

利用神经网络的非线性映射及其高度的自组织和自学习能力,将SOM网络应用于柴油机的故障诊断.利用夹持式传感器获得柴油机喷射系统的燃油压力波形,对波形进行时域分析和特征提取.根据所取得故障信息及其对应的故障类型来构造网络结构,用单一故障样本对网络进行训练,根据输出神经元在输出层的位置对故障进行判断.通过仿真实验验证SOM神经网络在柴油机故障诊断的正确性.经实例分析证明,该方法可对故障进行有效诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷立臣	西安建筑科技大学机电工程学院	176	1095	17.0	23.0
2	马旭凯	西安建筑科技大学机电工程学院	2	30	2.0	2.0