【摘 要】
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研究了将经验模式分解(EMD)和BP神经网络2种方法诊断大功率柴油机的振动故障信号。首先运用经验模式的分解方法对柴油机缸盖表面的振动信号进行分解并来提取特征参数;最后通
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研究了将经验模式分解(EMD)和BP神经网络2种方法诊断大功率柴油机的振动故障信号。首先运用经验模式的分解方法对柴油机缸盖表面的振动信号进行分解并来提取特征参数;最后通过建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对150-12缸柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。
Two methods of EMD and BP neural network are used to diagnose the vibration fault signals of high power diesel engine. Firstly, the decomposition method of the empirical mode is used to decompose the vibration signal of the diesel cylinder head surface to extract the characteristic parameters. Finally, a BP neural network model is established to diagnose the typical diesel engine faults. The verification of 150-12 cylinder diesel engine shows that this method can accurately identify the typical failure of diesel oil supply system.
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