汽车高速发动机气路设备故障检测仿真分析

• 作者: 于江蛟
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 汽车高速发动机 故障检测 神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 交通体系与工具仿真
• 页码范围: 197-200
• 页数: 4页
• 分类号: TP244
• 字数: 3558字
• 语种: 中文

摘要

汽车高速发动机设备在发生故障过程中,一般会产生短时、瞬间电流异常.以上特征可作为设备发生对接故障的依据.传统的故障检测方法针对瞬间、小强度的电流特征,无法实时捕获敏感的电流异常故障特征,导致传统故障检测方法对敏感度不高的故障特征检测存在误差,漏检率较高.提出改进神经网络的故障检测方法,依据高速发动机设备中的电流异常特征参数,采用神经网络的自适应性能获取电流的异常波动周期情况,把异常的电流信号当成一种特殊噪声,使用非线性滤波方法过滤电力特征参数中的噪声,对电流特征参数进行离散化操作运算系数,分析该系数同电气设备故障系数阀值间的关系,对高速发动机气路故障进行准确检测.实验结果说明,上述算法提高了故障检测的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于江蛟	长春理工大学光电信息学院	8	0	0.0	0.0