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1.
徐斌 《重庆电子工程职业学院学报》2012,(1):165-167
智能诊断技术的研发与运用为汽车的故障诊断开辟了新的途径,基于神经网络的发动机故障诊断技术是智能诊断技术的重要组成部分。本文对基于BP神经网络、非BP神经网络及神经网络与其他技术相结合的汽车发动机故障诊断的研究进展进行了综述,并对三种发动机故障诊断技术进行了比较,展现了神经网络技术在智能诊断汽车故障系统中的运用和发展。 相似文献
2.
发动机气缸内的压力和扭矩输出的分配情况是诊断发动机工作状态的一个很重要的参数,但这一参数在发动机的运行过程中很难测量.本文讨论了基于发动机模型和瞬态转速测量的气缸故障诊断方法.在发动机瞬态转速波形和气压扭矩波形的基础上,定义几个诊断参数VI,API,TCI和PCI.利用这些诊断和简单的判断规则,可判断发动机各气缸的工作状态,并诊断出发动机气缸灭火和供油不足等故障. 相似文献
3.
船舶柴油机拉缸故障振动诊断技术 总被引：3，自引：1，他引：2
总结船舶柴油机“拉缸”故障的表现和产生原因,比较对此故障进行诊断的传统方法,着重分析缸体振动信号、声发射信号和柴油机扭振信号等3种振动诊断方法的基本原理和优缺点,最后提出采用扭振信号结合缸体振动的时域信号进行拉缸故障诊断的方法. 相似文献
4.
结合电子装备的故障诊断特点,介绍了一种基于可靠性分析技术(故障树分析FTA和故障模式、影响分析FMEA)的非实时故障诊断方法.分别从电子装备的模块级和器件级两个层次论述了诊断知识的表示和推理策略. 相似文献
5.
介绍了针对P -T燃油系柴油机的特点设计的一套便携式故障诊断系统。采用非接触定位信号 ,解决了无高压油管柴油机无法用提取高压脉冲传感信号来确定缸位的问题。对发动机的一系列参数进行了综合测试 ,并参照厂家的技术要求对发动机的故障进行诊断 ,为柴油机的维修与管理提供了依据。实际应用表明 ,该系统在起动电流法测缸漏方面简便有效。 相似文献
6.
针对船用往复式二级空压机振动信号非线性、非平稳性问题，利用振动信号辨识故障，综合集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）和支持向量机（support vector machine, SVM）的信号处理优势，提出一种将EEMD能量熵和奇异值熵与SVM融合的船用空压机故障诊断方法。模拟正常状态和4种故障状态进行故障诊断实验。采集的振动信号用小波降噪法进行处理。为模拟船用空压机实际工作环境，在EEMD处理过程中加入加性高斯白噪声（信噪比7.5 dB）。以相关性为评价指标选取各状态下本征模态函数（intrinsic mode function, IMF），并以每个IMF的能量熵和奇异值熵作为特征值，采用SVM分类器识别故障。实验表明：与基于经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）和SVM等故障诊断方法相比，该方法能更有效地识别故障。该方法在实船应用中获得较好的诊断效果，可为现代船舶智能故障诊断研究提供参考。 相似文献
7.
采用模糊神经网络技术并辅以其他的诊断方法模块,利用协同计算机技术,能够对导弹武器系统进行实时在线和离线的故障进行智能诊断.研究表明,这是一种提高导弹武器故障诊断智能化的可行方法. 相似文献
8.
吕茂岩 《胜利油田职工大学学报》2002,(2)
对外输泵设备的运行状态监测,可利用其温度、振动、压力等参数的变化来获取故障信息,然后对设备的运行状况进行判定,并对异常情况进行报警;从而为泵类设备的故障诊断提供了一套具体可行的自动监测方法。 相似文献
9.
基于多种群遗传神经网络的船舶发电机故障诊断 总被引：3，自引：0，他引：3
为及时发现船舶发电系统的早期故障,通过多种群遗传算法与反向传播（BackPropagation, BP)神经网络算法相结合,提出一种基于多种群遗传神经网络算法的船舶发电机故障诊断方法.利用该算法对实例进行故障诊断,结果证明该算法能有效克服BP神经网络收敛速度慢和易出现局部极小值的缺点.该算法有全局搜索能力强、优化速度快的特点,具有一定的应用前景. 相似文献
10.
介绍了网络传感器的概念及其实现方法.针对网络传感器的故障自诊断功能,提出了一种以模糊逻辑为基础的故障诊断方法,具有简洁有效的特点.仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
11.
模糊故障诊断在船舶柴油机换气系统中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为迅速、准确地判断船舶柴油机换气系统发生的故障,根据柴油机换气系统的工作过程,把柴油机换气系统故障数据列为7个故障征兆类型和19个故障数据类型,建立故障征兆隶属函数,根据最大隶属度原则进行诊断,将模糊故障诊断方法用于柴油机换气系统,提出1种有效的故障诊断方法. 相似文献
12.
分别采用模糊诊断方法和灰色诊断方法，利用柴油机轴系扭振参数对单缸熄火故障状态进行了诊断。对实测的故障结果进行分析得出诊断基准模，用扭振理论的仿真计算结果作为诊断待检模来进行诊断，均取得了较好的效果。说明能用多种方法利用轴系扭振参数对柴油机故障进行有效诊断。对这两种诊断方法的结果进行比较分析表明，模糊诊断方法效果更好些。 相似文献
13.
为提高船舶柴油机废气涡轮增压器的可靠性,确保人员及船舶设备的安全,基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相关理论,对船舶柴油机废气涡轮增压器进行智能故障诊断.根据SVM智能故障诊断理论,分析废气涡轮增压器常见故障;研究SVM在船舶柴油机增压器故障诊断中的应用.仿真实验表明:SVM在柴油机废气涡轮增压器故障诊断中具有很出色的拟合能力;运用SVM理论对柴油机增压器故障进行智能诊断是可行的. 相似文献
14.
基于BP神经网络与时间序列分析的柴油机故障诊断 总被引：2，自引：0，他引：2
朱建元 《上海海事大学学报》2006,27(4):22-27
将时间序列分析和神经网络相结合应用于柴油机振动故障诊断.从时间序列分析的结果中提取柴油机故障的特征参数,然后以此建立相应的神经网络,识别柴油机的运行故障,大大提高诊断的准确性.讨论柴油机气阀间隙异常的诊断和柴油机负荷状态的识别,并给出振动特征参数与柴油机工作状态之间的关系. 相似文献
15.
为准确地对柴油机进行状态监测和故障诊断,运用基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的Hilbert变换,对船用低速柴油机缸盖振动加速度信号进行分析.改变柴油机的转矩和转速,测量各工况下缸盖的振动信号,并对其进行分析;将柴油机的6个缸分为3组,分别采用3种不同性能的气缸油,让柴油机在额定工况下连续运转,测取活塞环与气缸套在不同间隙时的缸盖振动信号.结果表明,当转矩和转速同时增大时,振动加速度信号特征频带变化不大,但能量相应增加;当转矩和转速保持不变,活塞环与气缸套间隙增大时,振动加速度信号特征频带发生改变,并且能量增大.与快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)法及功率密度谱法的对比表明,基于EMD的Hilbert变换可以有效处理缸盖的振动信号,并可以运用到气缸套磨损故障的诊断中. 相似文献
16.
为快速检测柴油机异常情况,分别采用空间几何法和距离法对记录的35组MAN BW 6S35ME-B9型船用低速柴油机在25%、50%、75%和90%负载下的热工参数进行异常数据检测,确定异常数据样本。通过两种方式的交叉验证,发现检测结果相近,论证了两种方法的可行性。 相似文献