基于优化小波神经网络在柴油机故障诊断上的应用

• 作者: 刘渝妍 杨永发 赵新磊
• 来源期刊: 林业机械与木工设备
• 关键词: 小波神经网络 柴油机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 32-34
• 页数: 3页
• 分类号: TP391|U664.121
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2953.2012.04.010

摘要

通过建立带动量项小波神经网络理论模型,对柴油机进行故障诊断,并将其与传统的神经网络方法进行比较。实例对比分析表明该方法泛化能力强、准确度高、容错性强,还能在一定范围内诊断出柴油机从未出现过的故障,使故障诊断智能化和简单化。仿真结果表明,该方法用于柴油机常见故障诊断和预测有效、可行。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘渝妍	昆明学院信息技术学院	17	44	3.0	6.0
2	杨永发	西南林业大学机械与交通学院	50	87	5.0	7.0
3	赵新磊	西南林业大学机械与交通学院	1	1	1.0	1.0