基于BP神经网络的军车发动机故障智能诊断系统研究

本文在简单介绍专家系统和神经网络基本原理的基础上,针对专家系统不确定知识获取困难的缺点,提出了采用BP神经网络来构建专家系统的不确定知识获取模块的方法,通过对康明斯6BT5.9型柴油发动机的加剧磨损期实验所采集的状态参数进行试验,验证了该方法的可行性。在此基础上,构建了基于神经网络的军车发动机状态监测与故障诊断智能系统。该系统以Windows2000为平台,主要采用VisualBasic语言和Access数据库进行开发。通过友好的人机交互界面实现了状态监测、实时数据采集、实时故障诊断、知识获取和辅助学习等功能。将该系统应用于军车发动机相关故障的诊断,实验结果表明该系统具有较好的诊断效果。