【摘 要】
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利用LabVIEW构建了基于EMD与神经网络的内燃机气门间隙故障诊断系统。用490BPG型发动机在转速为1200r/min、无负荷时进行了试验研究,采用经验模式分解EMD方法对气门振动信号
【机 构】
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华中农业大学工程技术学院硕士生,华中农业大学工程技术学院高级工程师,华中农业大学工程技术学院教授博士生导师,华中农业大学工程技术学院博士生
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利用LabVIEW构建了基于EMD与神经网络的内燃机气门间隙故障诊断系统。用490BPG型发动机在转速为1200r/min、无负荷时进行了试验研究,采用经验模式分解EMD方法对气门振动信号进行分解,对分解得到的前4个固有模态函数IMF分别求其关联维数,将IMF1-IMF4的关联维数作为神经网络的输入向量,用4种工况的80组样本训练了内燃机气门故障诊断系统的网络模型。试验结果表明,20组测试样本的测试结果均与实际状况相一致,诊断准确率为100%,该系统能快速准确地识别内燃机气门间隙故障。
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