【摘 要】
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利用Matlab/Simulink搭建柴油机仿真模型对柴油机的热工故障进行仿真预测,获得柴油机热工故障参数,使用主成分分析法(PCA)计算柴油机热工故障参数的综合统计量,通过综合统计
【机 构】
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武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室,武汉中原电子集团有限公司
【出 处】
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武汉理工大学学报:交通科学与工程版
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51909200),湖北省自然科学基金项目(2018CFB364),船舶动力工程技术交通运输行业重点实验室开放基金项目(KLMPET2018-03),中央高校基本科研业务费专项资金项目(2019Ⅲ046GX,2019Ⅲ127CG)。
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利用Matlab/Simulink搭建柴油机仿真模型对柴油机的热工故障进行仿真预测,获得柴油机热工故障参数,使用主成分分析法(PCA)计算柴油机热工故障参数的综合统计量,通过综合统计量的偏移程度检测柴油机是否发生故障,结果表明:PCA可以准确地检测出柴油机是否发生故障.并使用主成分分析法对柴油机热工故障参数进行分析计算,选取能够反映原始数据97.26%信息的三个主成分作为概率神经网络(PNN)的输入,将柴油机的故障模式作为输出,构建一个四层的概率神经网络预测模型,结果表明:PCA-PNN模型能够很好地对柴
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