基于小波包和概率神经网络的气门漏气故障诊断研究

• 作者: 唐送 张红 赵龙庆
• 来源期刊: 内燃机与动力装置
• 学科: 工学
• 关键词: 气门漏气 小波包分析 概率神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 内燃机可靠性
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 分类号: TK428
• 字数: 2088字
• 语种: 中文

摘要

本文在阐述了发动机气门漏气声学特性及其振动诊断机理的基础上,针对发动机缸盖振动信号的特点,运用小波包对采集的振动信号进行3层分解、重构、提取特征向量.然后将特征向量作为概率神经网络的输入,构建网络模型.再用测试数据验证诊断模型的正确性.诊断结果表明该方法是可行的,并取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵龙庆	西南林业大学机械与交通学院	22	42	4.0	5.0
2	唐送	江南工业集团有限公司民品技术研究所	2	6	2.0	2.0
3	张红	西南林业大学机械与交通学院	2	3	1.0	1.0