基于概率神经网络的TSI发动机故障识别方法

• 作者: 任艺 张蕾
• 来源期刊: 天津职业技术师范大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: PNN神经网络 故障波形 TSI
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 34-38
• 页数: 5页
• 分类号: U464
• 字数: 2833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19573/j.issn2095-0926.201703008

摘要

针对TSI发动机故障检测问题,应用概率神经网络技术,分析了执行器工作波形上的幅值、周期、波形走势和脉宽等特征值,诊断故障原因.同时,将提取的特征值利用MATLAB软件进行数据处理与分组,建立PNN神经网络并进行训练与测试.以喷油器驱动器的工作电压波形为例,对所设计的故障诊断方法进行验证,并将PNN神经网络与传统BP神经网络的故障诊断结果准确率进行对比.实验结果表明:基于概率神经网络的故障识别方法可快速准确地识别喷油器故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张蕾	天津职业技术师范大学汽车与交通学院	39	113	6.0	8.0
2	任艺	天津职业技术师范大学汽车与交通学院	1	3	1.0	1.0