ARM平台下高精度柴油机故障诊断系统设计

• 作者: 吴滨 孙晨骜 屠思远 顾晓峰
• 来源期刊: 汽车技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 柴油机 故障诊断 ARM平台 人工蜂群算法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: U461
• 字数: 2829字
• 语种: 中文

摘要

针对传统方法难以精确诊断柴油机的故障问题,基于嵌入式ARM平台设计了一个高精度的柴油机故障诊断系统.提出一种改进的人工蜂群算法并以此优化BP神经网络算法训练故障样本,得到一组精确度较高的故障模型参数.在ARM平台上以该模型参数进行运算诊断获得故障类型.结果表明,改进的人工蜂群算法克服了基本人工蜂群算法易陷入局部最优的缺点,提高了故障诊断结果的精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾晓峰	江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心	115	265	9.0	11.0
2	吴滨	江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心	17	58	4.0	7.0
3	屠思远	江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心	2	13	1.0	2.0
4	孙晨骜	江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心	3	4	1.0	2.0