【摘 要】
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柴油机发生拉缸故障时,其振动信号较为复杂,而且伴有较强的背景噪声。为实现柴油机拉缸故障诊断,提出了基于加窗和卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的方法,实现
【机 构】
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海军工程大学动力工程学院,空军预警学院军械技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41631072,41774021)
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柴油机发生拉缸故障时,其振动信号较为复杂,而且伴有较强的背景噪声。为实现柴油机拉缸故障诊断,提出了基于加窗和卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的方法,实现了端到端的故障模式识别。首先将已产生拉缸故障的活塞缸套装入6-135柴油机,进行拉缸故障试验,测取典型工况下机体表面的加速度信号;然后根据柴油机的结构和配气相位分布,分析确定加速度信号的加窗位置并进行加窗处理,得到加窗后信号样本,分为训练集和测试集;再将训练集输入到CNN中不断学习,更新模型参数;最后将训练好的C
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