基于边际谱和神经网络的柴油机故障诊断

• 作者: 周福阳 宋蒙 朱兆龙 李敏通 赵继政
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 边际谱 故障诊断 BP网络
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 193-197
• 页数: 5页
• 分类号: TK427
• 字数: 3342字
• 语种: 中文

摘要

柴油机缸盖振动信号中包含着丰富的柴油机工作状态信息，利用缸盖振动信号诊断柴油机工作状态是一种有效方法。针对缸盖振动信号的特点，提出用经验模式分解方法对获取的缸盖振动信号进行分解，选取前3阶模式分量的边际谱、重心频率、重心幅值、偏度以及峭度等构成柴油机工作状态特征向量，基于 BP 网络对柴油机故障进行分类诊断。经对实测柴油机故障进行诊断表明，正确率达到85％以上，验证了诊断方法的可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱兆龙	西北农林科技大学机械与电子工程学院	8	30	3.0	5.0
2	李敏通	西北农林科技大学机械与电子工程学院	36	162	8.0	10.0
3	周福阳	西北农林科技大学机械与电子工程学院	5	12	2.0	3.0
4	赵继政	西北农林科技大学机械与电子工程学院	11	38	4.0	6.0
5	宋蒙	西北农林科技大学机械与电子工程学院	3	11	2.0	3.0