基于改进段角加速度和神经网络的柴油机失火诊断研究.pdf下载

weixin_39821746 2021-10-06 21:09:51

基于改进段角加速度和神经网络的柴油机失火诊断研究.pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24818589?utm_source=bbsseo

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柴油机故障诊断是保证柴油机安全高效运行的关键技术。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）结合支持向量机（SVM）的柴油机故障诊断方法。该方法利用 CNN 强大的特征提取能力提取故障信号的特征，并利用 SVM 较好的分类性能对故障类型进行分类。实验结果表明，该方法具有较高的故障诊断准确率和鲁棒性，为柴油机故障诊断提供了一种新的思路。1. 引言柴油机广泛应用于船舶、工程机械、发电设备等领域。柴油机故障会影响设备的正常运行，甚至造成安全事故。因此，柴油机故障诊断具有重要的意义。

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柴油机故障诊断是保证柴油机安全高效运行的关键技术。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）结合支持向量机（SVM）的柴油机故障诊断方法。该方法利用 CNN 强大的特征提取能力提取故障信号的特征，并利用 SVM 较好的分类性能对故障类型进行分类。实验结果表明，该方法具有较高的故障诊断准确率和鲁棒性，为柴油机故障诊断提供了一种新的思路。1. 引言柴油机广泛应用于船舶、工程机械、发电设备等领域。柴油机故障会影响设备的正常运行，甚至造成安全事故。因此，柴油机故障诊断具有重要的意义。

自组织特征映射网络(Self - Organizing Feature Map,SOM)也称Kohonen网络,它是由荷兰学者Teuvo Kohonen于1981年提出的。该网络是一个由全连接的神经元阵列组成的无教师、自组织、自学习网络。Kohonen认为,处于空间中不同区域的神经元有着不同的分工，当一个神经网络接受外界输入模式时,将会分为不同的反应区域,各区域对输入模式具有不同的响应特性。

柴油机故障诊断是保证柴油机安全高效运行的关键技术。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）结合支持向量机（SVM）的柴油机故障诊断方法。该方法利用 CNN 强大的特征提取能力提取故障信号的特征，并利用 SVM 较好的分类性能对故障类型进行分类。实验结果表明，该方法具有较高的故障诊断准确率和鲁棒性，为柴油机故障诊断提供了一种新的思路。1. 引言柴油机广泛应用于船舶、工程机械、发电设备等领域。柴油机故障会影响设备的正常运行，甚至造成安全事故。因此，柴油机故障诊断具有重要的意义。

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