| 基于引力搜索BP神经网络的柴油机故障诊断 |
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| 引用本文： | 陈晗,李垣江,王建华.基于引力搜索BP神经网络的柴油机故障诊断[J].船舶工程,2015,37(10):49-53. |
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| 作者姓名： | 陈晗 李垣江 王建华 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学 电子信息学院,江苏科技大学 电子信息学院,江苏科技大学 电子信息学院 |
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| 基金项目： | 江苏省博士后科研资助计划(1302027C)； 江苏省高校优势学科建设工程项目(苏政办发[2011] 6号 江苏省高校自然科学研究面上项目(15KJB510008); |
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| 摘 要： | 为了提高柴油机故障诊断的精度,将引力搜索算法用于BP神经网络初始权值及阈值优化,提出了一种基于引力搜索算法和BP神经网络相结合的智能故障诊断方法,并将其运用于柴油机磨损故障的振动诊断。结果表明,该方法与BP神经网络相比,对柴油机的磨合、磨损、极限等故障诊断准确,精度提高明显,验证了该方法的有效性。
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| 关 键 词： | 柴油机 引力搜索算法 BP神经网络 故障诊断 |
| 收稿时间： | 2015/6/16 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/10/20 0:00:00 |
Fault Diagnosis of Diesel Engine Using BP Neural Network Based on Gravitational Search Algorithm |
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| Abstract: | In order to improve the precision of the fault diagnosis of diesel engine , gravitational search algorithm is used to optimize the initial weights and threshold of BP neural network in this article. Moreover, an intelligent fault diagnosis method based on the combination of gravitational search algorithm and BP neural network is proposed. This method is applied to the vibration diagnosis of diesel engine wear fault. With the example of diesel engine, the results show that the proposed method has higher accuracy than BP neural network. Besides, it is effective in classification and diagnosis of the faults of diesel engine. |
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| Keywords: | Diesel Engine Gravitational Search Algorithm BP Neural Network Fault Diagnosis |
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