基于双向联想记忆神经网络的柴油机故障诊断
王谦;张涛;
摘要(Abstract)：
本文以柴油机燃油系统为研究对象,建立了基于BAM算法的神经网络模型。利用BAM网络的非线性映射以及高度的自组织和自学习能力,将柴油机燃油压力波形进行时域分析和特征提取,对所取得的故障信息进行判断。仿真结果表明,将BAM网络应用于故障诊断是可行的,为故障诊断开辟了一条新途径。
关键词(KeyWords)： 柴油机;故障诊断;BAM网络
基金项目(Foundation):
作者(Author): 王谦;张涛;
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DOI:
参考文献(References)：
- [1]冯二浩,陆辉山,潘宏侠.柴油机故障诊断研究综述[J].机械管理开发,2010,25(2):109-111.
- [2]马宝琛.基于神经网络的柴油机故障诊断技术的研究[D].大连:大连海事大学,2008:1-6.
- [3]蒋一然.基于遗传神经网络的柴油机故障诊断技术研究[D].大连:大连海事大学,2009:6-20.
- [4]李佳宁,吴简彤,周雪梅等.BAM网络在平台罗经故障诊断中的应用[C].飞行器惯性器件学术交流会论文集,2001.
- [5]程鹏,钟芳源.BAM神经网络在热力参数故障诊断中的应用和模式编码方法的改进[J].电站系统工程,2006,11(3):56-59.
- [6]余金宝,谷立臣,孙颖宏.利用SOM网络可视化方法诊断液压系统故障[J].工程机械,2007,38(12):54-57.
- [7]沈海峰,李东升,李群霞.基于Kohonen自组织特征映射神经元网络图像分割方法的研究[J].计算机应用与软件,2004,(9).
- [8]刘庆雪,公茂法,刘宁.基于BAM神经网络的可控整流电路故障诊断[J].煤矿机械,2007,28(10):189-191.
- [9]马旭凯,谷立臣,李世龙.基于SOM神经网络的柴油机故障诊断[J].机械制造与研究,2009,38(2):81-83.