基于改进的BP神经网络的柴油发动机故障诊断

• 作者: 巴寅亮 王书提 谢鑫
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 柴油发动机 高压共轨 BP神经网络 LM算法 电控系统 故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 经验交流
• 页码范围: 94-97,102
• 页数: 5页
• 分类号: TK428|TP183
• 语种: 中文

摘要

柴油发动机采用高压共轨燃油喷射技术，提高了柴油机的综合性能，但高压共轨柴油机电控系统比较复杂，增大了柴油机故障诊断的难度。该文介绍了BP神经网路及LM算法，并利用改进的BP神经网络对发动机电控系统故障进行诊断研究。以长城哈佛GW2.8 TC发动机为实验对象，让发动机在怠速状态下，对发动机进行故障设置，利用金德KT600故障诊断仪采集发动机的故障数据流，运用改进的BP神经网络建立诊断模型，诊断结果表明改进的BP神经网络的收敛速度快，运用改进的BP网络诊断柴油机电控系统故障是行之有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巴寅亮	新疆农业大学机械交通学院	28	73	5.0	7.0
5	王书提	新疆农业大学机械交通学院	10	38	4.0	5.0
9	谢鑫	新疆农业大学机械交通学院	7	18	2.0	4.0