| 基于AR模型和神经网络的柴油机故障诊断 |
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| 引用本文： | 黄泉水,江国和,肖建昆.基于AR模型和神经网络的柴油机故障诊断[J].噪声与振动控制,2008,28(3):60-64. |
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| 作者姓名： | 黄泉水 江国和 肖建昆 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学,机械与动力工程学院,江苏,镇江,212003 |
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| 基金项目： | 江苏科技大学校科研和教改项目
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企业合作项目 |
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| 摘 要： | 基于虚拟仪器技术，采用NI公司PCI-4472采集卡及LabVIEW7．1开发柴油机缸盖振动信号采集分析系统。模拟柴油机气阀漏气、气门间隙异常等故障，并对利用该系统采集的缸盖振动信号样本进行AR谱估计，从中提取5个特征参数，最后利用RBF神经网络进行故障模式识别。结果表明：该诊断方法具有较高的精度，结合LabVIEW与Matlab的平台，便于故障在线监测与诊断系统的开发。
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| 关 键 词： | 振动与波 柴油机 AR模型 故障诊断 RBF神经网络 LabVIEW 模型 神经网络 柴油机 故障诊断 Neural Networks AR Model Based Diesel Engine Diagnosis 在线监测与诊断系统 平台 Matlab LabVIEW 结合 精度 诊断方法 结果 模式识别 特征参数 提取 |
| 文章编号： | 1006-1355(2008)03-0060-04 |
| 修稿时间： | 2007年8月22日 |
Fault Diagnosis of Diesel Engine Based on AR Model and Neural Networks |
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| HUANG Quan-shui,JIANG Guo-he,XIAO Jian-kun.Fault Diagnosis of Diesel Engine Based on AR Model and Neural Networks[J].Noise and Vibration Control,2008,28(3):60-64. |
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| Authors: | HUANG Quan-shui JIANG Guo-he XIAO Jian-kun |
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