基于改进BP网络的柴油机燃油故障诊断的应用

• 作者: 刘勇锋 姚竹亭 王洁 秦新红 顾秀江
• 来源期刊: 电子测试
• 学科: 工学
• 关键词: BP网络 LM优化算法 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 设计与研发
• 页码范围: 4-7
• 分类号: TP183
• 字数: 3095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8519.2011.08.002

摘要

针对标准BP神经网络收敛速度较慢的问题,本文对所建立的BP网络的学习算法进行了改进,采用LM最优化算法对BP网络进行训练,替代了原来标准BP算法中的梯度下降法寻找最优网络连接权值。燃油喷射系统是柴油机的核心部分,其工作状况直接影响柴油机的燃油过程及其性能,将这种改进的BP算法应用到柴油机燃油故障诊断中,仿真实验证明,该学习算法提高了BP神经网络的学习效率及稳定性,明显地加快了网络的收敛速度,更好地实现了对燃油压力信号的故障诊断。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚竹亭	中北大学机械工程与自动化学院	88	363	9.0	15.0
2	顾秀江	中北大学机械工程与自动化学院	6	25	3.0	5.0
3	刘勇锋	中北大学机械工程与自动化学院	4	9	1.0	3.0
4	秦新红	中北大学机械工程与自动化学院	4	14	2.0	3.0
5	王洁	中北大学机械工程与自动化学院	2	8	1.0	2.0