基于小波包和BP神经网络的柴油机故障分析

• 作者: 张剑 毕凤荣 沈颖刚 田沛
• 来源期刊: 小型内燃机与摩托车
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 小波包 BP神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 研究·开发
• 页码范围: 44-49
• 页数: 6页
• 分类号: TK428
• 字数: 3976字
• 语种: 中文

摘要

随着人们对柴油机动力性、经济性要求的不断提高,现代柴油机结构日趋复杂,对其故障诊断要求也越来越高.本文通过WP7柴油机台架试验,模拟供油提前角、供油量、气门间隙以及喷油压力异常四种故障,采集振动信号,利用小波包技术对各种故障振动信号特征参数变化规律进行了分析,比较了各频率对故障信息敏感度的影响,进而利用MATLAB建立BP神经网络,对提取的信号特征进行训练与测试,并进行验证,实现了对柴油机的故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈颖刚	昆明理工大学云南省内燃机重点实验室	120	767	16.0	23.0
2	毕凤荣	天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室	74	695	15.0	24.0
3	张剑	天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室	34	255	8.0	14.0
4	田沛	昆明理工大学云南省内燃机重点实验室	1	4	1.0	1.0