基于主成分分析与BP神经网络的发动机故障诊断

• 作者: 姚亮 王骏 胡强 莫易敏 黄华波
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分提取 BP神经网络 怠速不稳 数据处理 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1943字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2016.01.018

摘要

汽车发动机的故障类型很多,文中以发动机怠速不稳为例提出了其主成分分析与前馈神经网络相结合的发动机故障诊断模型.采用主成分分析法对原始多维输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络的输入,既减少了输入变量的维数,又消除了各输入变量的相关性,从而简化了网络的结构,提高了网络收敛性和稳定性.结果表明,基于主成分分析的神经网络模型诊断准确度高、处理时间短、泛化性能好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	莫易敏	武汉理工大学机电学院	382	1385	15.0	20.0
2	姚亮	武汉理工大学机电学院	9	16	2.0	3.0
3	王骏	武汉理工大学机电学院	7	15	3.0	3.0
4	胡强		4	16	3.0	4.0
5	黄华波		3	9	2.0	3.0