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贝叶斯与遗传神经网络相融合的柴油机故障诊断研究
引用本文:王鑫,于洪亮,段树林,闫锦.贝叶斯与遗传神经网络相融合的柴油机故障诊断研究[J].船舶工程,2012,34(1):32-35.
作者姓名:王鑫  于洪亮  段树林  闫锦
作者单位:大连海事大学轮机工程学院,辽宁大连,116026;大连海事大学轮机工程学院,辽宁大连,116026;大连海事大学轮机工程学院,辽宁大连,116026;大连海事大学轮机工程学院,辽宁大连,116026
基金项目:辽宁自然科学基金,中央高校基本科研业务费资助项目
摘    要:利用小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量,提出选择因子对改进误差反向传播(BP)神经网络和超1-依赖贝叶斯算法的诊断结果进行融合,克服贝叶斯和神经网络的不足。通过在WD615柴油机上的实验检测,证明了该方法的有效性。

关 键 词:柴油机  振动信号  贝叶斯算法  BP神经网络  故障诊断  选择因子
收稿时间:4/12/2011 8:55:49 AM
修稿时间:6/9/2011 1:38:24 PM

Study on Diesel Engine Fault Diagnosis based on Integration of Bayesian and Genetic Neural Network Method
Wang Xin,Duan Shulin and Yan Jin.Study on Diesel Engine Fault Diagnosis based on Integration of Bayesian and Genetic Neural Network Method[J].Ship Engineering,2012,34(1):32-35.
Authors:Wang Xin  Duan Shulin and Yan Jin
Institution:(College of Marine Engineering,Dalian Maritime University,Liaoning Dalian 116026,China)
Abstract:The characteristic vector of cylinder vibration signal is extracted by wavelet packet decomposition.The selector is proposed to take adaptive integration on basis of improved super parent one dependence estimator Bayesian method and back propagation genetic algorithms,overcoming the insufficiency of Bayesian and genetic neural network.Experimental results on WD615 diesel engine showed that the method is effective.
Keywords:diesel engine  vibration signal  bayesian method  BP neural network  fault diagnosis  selector
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