基于BP网络的柴油机故障诊断方法研究

采用BP神经网络对柴油机气缸套磨损故障诊断进行了研究。首先运用单BP网络方法对柴油机气缸套磨损故障进行了诊断,诊断结果表明该方法还存在一定不足;提出了基于组合式BP网络的故障诊断方法,诊断结果表明,采用组合式BP网络的故障诊断方法可有效地提高柴油机气缸套磨损故障诊断的准确性和有效性。     

神经网络在电控柴油机实时故障诊断系统中的应用研究

本文主要针对电控柴油机故障诊断的特点，分析了神经网络用于故障诊断的可行性，探讨了神经网络用于故障诊断的机理，阐述了BP网络的设计方法，并设计了适合本诊断系统的BP网络结构。实验结果表明，在电控柴油机故障诊断系统中运用神经网络技术进行实时诊断是完全可行的。     

ARM平台下高精度柴油机故障诊断系统设计

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。     

基于BP神经网络的柴油机排气门故障诊断

介绍了BP神经网络的结构和算法,设计了一个适用于柴油机排气门故障诊断的3层BP神经网络.将4缸柴油机排气门存在故障的状态和其正常工作状态所对应的特征向量作为BP神经网络的输入样本进行训练,建立故障诊断库,并用此故障诊断库对输入的检验数据进行自适应分类识别,从而实现故障诊断.实验表明,该方法可行、适用.     

BP神经网络在挖掘机电气系统故障诊断中的应用

介绍了BP网络的结构及学习算法,阐明了电气系统故障诊断的实现过程.通过对挖掘机蓄电池常见故障进行试验和测试,验证了该神经网络收敛速度快、学习记忆稳定,具有很好的学习功能.     

基于改进BP网交通流动态时序预测算法的研究

针对城市交通“智能运输系统”，提出了基于改进BP神经网络理论模型的路面交通流动态时序的预测算法，在BP算法的自适应学习率，在动量法优化网络收敛性等方面，进行了深入研究，并改进了基本BP算法中的收敛速度慢和易陷入局部最小点等问题，章给出了基于改进BP算法的交通流态时序的预测算法仿真实验，结果验证了该算法的可行性和先进性，在交通流时序预测方面有一定的应用价值。     

遗传神经网络法在汽车故障诊断中的应用

在汽车故障诊断系统中，针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题，设计了用遗传算法的复制、交换、变异过程代替BP网络的反向传播过程的改进算法。结果表明，这种改进算法具有收敛速度快、推广性强的特点，极大提高了汽车故障诊断系统的效率和准确性。     

基于非完备贝叶斯网络的车型识别方法

针对BP神经网络等车型识别算法不能很好地适应我国车型复杂状况，分析了贝叶斯网络（IDS-BN）算法中完备数据集的问题，提出了基于非完备数据集的贝叶斯网络车型识别方法和车型识别系统结构模块，基于该模块拟定了车型特征变量．构建了车型识别网络模型，并给出了模型参数学习、车型分类器等算法，包括MDL评分和贪婪搜索的结构学习、EM参数学习、随机模拟采样推理等。实验表明，该方法识别率较高，鲁棒性好，满足我国车型识别的实际要求。     

一种电控柴油机故障诊断系统的开发

针对一种民控管理系统开发了故障诊断模块，相应开发了一种基于计算机的电控柴油机故障诊断系统。该故障诊断模块和故障诊断系统配合使用，可以方便，全面地对柴油机电控系统进行诊断和自诊断，该系统有较好的扩展性，是柴油机电控系统测试，维修及开发的有效工具。     

基于BP网络的电力系统暂态稳定性评估

本文对基于BP网络的暂态稳定进行了分析.对6机22节点系统,运用BP网络的三种算法实现对神经网络的学习和测试,根据仿真结果比较三种算法的特点.仿真结果表明,三种算法中,标准BP算法学习效果较低,快速BP算法学习效果一般,而算法学习效果最好,学习时间短,精度高,有较强的推广能力.     

基于改进BP神经网络的柴油机故障诊断研究

根据柴油发动机故障与征兆之间关系来建立一种采用BP算法前馈型神经网络结构,然而采用标准BP算法对神经网络训练进行训练,但存在收敛速度慢等问题。因此,又采用添加动量项和自适应学习速率两种方法对标准BP算法进行改进,并将改进的BP算法运用于神经网络训练,结果表明改进的BP神经网络能够改善收敛速度慢的缺点,而且预测故障效果较好。     

基于多尺度核独立元分析与核极限学习机的柴油机故障诊断

为提高柴油机故障诊断速度和精度,提出了基于改进多尺度核独立元分析与量子粒子群优化核极限学习机的故障诊断方法。首先利用固有时间尺度分解对缸盖振动信号进行多尺度时频分解,并根据故障敏感度参数筛选有效分量以实现振动冲击特征增强;然后利用核独立元分析消除有效分量间的频带混叠,分离故障敏感频带,并提取各频带的AR模型参数、多尺度模糊熵和标准化能量矩构造联合故障特征向量;最后建立基于量子粒子群优化的核极限学习分类器实现柴油机故障诊断。试验结果表明,该方法有效增强了缸盖振动信号中的故障敏感特征,提高了柴油机故障诊断速度和精度,故障分类准确率达到98.45%。     

BP神经网络在自动变速器故障诊断中的应用

由于自动变速器故障自诊断系统不易准确判断故障原因和具体位置,文章借助汽车OBD自诊断协议,组建自动变速器电子控制系统的诊断数据采集系统。以某轿车01M型自动变速器不能升挡故障为例,采用V.A.S5052故障诊断仪对其进行数据采集与分析。建立了基于BP神经网络的典型故障诊断模型,并对自动变速器典型故障进行实际数据测试,准确识别出自动变速器不能升挡的典型故障原因是节气门位置传感器线路故障和车速传感器断路故障。结果表明人工神经网络具有很高的诊断精度。     

柴油机转速传感器故障诊断及其失效“跛行”控制

研究了时间控制式电控柴油机转速信号的特点及相位关系;设计了曲轴和凸轮轴传感器失效故障的检测方法及处理算法;开发了由MC68376微处理器和可编程复杂逻辑器件组成的柴油机故障处理系统;在TCD2015V06电控单体泵柴油机上,进行了起动和正常运行时转速传感器失效的试验研究。结果表明,转速传感器出现故障时,系统可识别出相应故障,并进行逻辑切换,使发动机能正常起动和运行。     

控制电路故障导致康明斯柴油机无法启动的分析与排除

康明斯柴油机的控制电路出现问题经常会引起柴油机不能启动,在分析柴油机控制电路基础上,结合启动机运转情况给出柴油机不能启动故障诊断流程图,依次对直流供电系统、转速传感器、执行器和转速控制器进行检查,查找故障点,通过调整和更换相关元件排除柴油机无法启动的故障。     

柴油机故障诊断专家系统知识库设计

在分析柴油机故障诊断知识特点的基础上,采用模糊化方法对柴油机运行状态参数进行处理,采用综合型知识方式来表达柴油机故障诊断知识,采用多库多层次的方式组织知识库,并对知识库采取一系列方式进行管理与维护。应用表明,柴油机故障诊断专家系统的预报准确率较高,具有较强的实用性。     

强噪声背景下的柴油机失火故障诊断

柴油机失火是常见的故障模式,传统的诊断方法不仅参数获取困难且准确性差。针对此问题,以3缸四冲程柴油机为研究对象,设计了柴油机失火故障的预置试验,采集排气噪声和缸盖振动信号进行故障诊断研究。为提取强噪声背景下的微弱信号,采用二次采样随机共振系统提取柴油机故障特征频率完成柴油机的失火故障诊断。研究结果表明,通过二次采样处理,随机共振系统可以将噪声能量转移到柴油机微弱特征信号上,达到大参数条件下微弱信号特征提取的目的,能有效识别柴油机的早期故障,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

柴油机状态监测与故障诊断特征参数研究

介绍了柴油机状态监测与故障诊断特征参数中的非振动参数和振动参数,前者包括能够表征柴油机整体性能的进气压力、转速波动和整机功率;后者包括能够表征柴油机故障信息的中波幅值脉冲、高波幅值脉冲、最大燃烧压力和燃烧均匀性值。对振动信号进行小波包分解,提取包含待诊断部件故障信息的频带能量指标作为故障诊断的特征参数。得到了柴油机状态及故障的特征参数及其变化规律,从而为开展柴油机在线监测和故障诊断提供了可靠的依据。