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摘要:
BP神经网络可以利用其高度的非线性映射和自组织能力有效解决柴油机系统的故障诊断定位问题.但是标准的BP网络有自身无法克服的一系列问题,因此对标准BP网络的学习方法做出改进,并以此理论建立柴油机系统故障诊断的整体模型.为了检验改进理论的准确性,根据柴油机燃油系统的故障建立网络模型并诊断进行检验.MATLAB仿真结果表明,改进算法有效地提高了学习的效率与稳定性,加快了收敛速度,能有效解决故障的诊断与定位,并且具有良好的稳定性.
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文献信息
篇名 基于改进神经网络的柴油机系统故障诊断
来源期刊 电子设计工程 学科 工学
关键词 柴油机系统 故障诊断定位 BP神经网络 燃油喷射系统 MATLAB
年,卷(期) 2013,(18) 所属期刊栏目 测量与控制
研究方向 页码范围 108-111
页数 4页 分类号 TP183
字数 3478字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王树东 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 105 508 11.0 16.0
2 石齐亚 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
柴油机系统
故障诊断定位
BP神经网络
燃油喷射系统
MATLAB
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子设计工程
半月刊
1674-6236
61-1477/TN
大16开
西安市高新区高新路25号瑞欣大厦10A室
52-142
1994
chi
出版文献量(篇)
14564
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54
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