基于PNN的船舶用柴油机高压系统节流阀故障诊断分析

• 作者: 孙立民
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 船用柴油机 高压系统 节流阀 故障诊断 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 可靠性、保障性技术与效能分析
• 页码范围: 133-136
• 页数: 4页
• 分类号: U664.121
• 字数: 2208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9730.2019.03.031

摘要

针对船舶用柴油机高压系统节流阀故障模式,利用AMESim仿真平台对测试得到的共轨压力数据实施了降噪处理,并将其作为模型输入,按照检测得到的蓄压腔压力来标定仿真模型.并构建得到了概率神经网络模型,网络输出是节流阀实际运行状态.从测试台架上对节流阀在正常工作状态下的数据进行了采集,选择不同的平滑因子来训练并验证该网络模型,在平滑因子低于0.5的情况下,诊断准确率可以达到95%以上,完全能够满足节流阀故障诊断需达到的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙立民		2	0	0.0	0.0