柴油机故障诊断系统的数据结构与模型算法

• 作者: 郑发泰 郭俊杰
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 故障诊断 数据结构 模型算法 神经元网络
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 农业装备工程与机械化
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2009.05.14

摘要

为了实现对柴油机故障诊断系统的最小化和系统诊断模型的通用化,该文主要在机械设备的故障诊断数据处理方面,在对特征量提取算法、主特征量提取算法、神经元网络专家系统进行深入比较研究的基础上,建立了机械设备故障诊断系统统一的数据结构和模型算法,结合MATLAB的工具包实现了机械故障诊断系统(MFDS)软件包的开发.并在6135柴油机上试验,对测量取得的数据经过MFDS的学习与诊断,结果表明该系统可以快速准确地给出诊断结果,对完善柴油机等复杂机械系统的故障诊断理论和水平具有实际意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭俊杰	西安交通大学机械工程学院	50	343	9.0	16.0
2	郑发泰	浙江工商职业技术学院机电工程学院	16	94	5.0	9.0