基于神经网络的柴油机故障诊断 |
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引用本文: | 杨志,董振良,万金波.基于神经网络的柴油机故障诊断[J].中国新技术新产品精选,2011(24):142-143. |
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作者姓名: | 杨志 董振良 万金波 |
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作者单位: | 华北电力大学机械工程系;大唐国际发电股份有限公司张家口发电厂; |
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摘 要: | 传统的柴油机故障诊断与处理方法主要都是以定期保养和事后维修为主,缺乏针对事故的预见能力,且效率比较低,成本较高。这就为人工智能技术在柴油机故障诊断上的应用开辟了广阔的空间。本文主要以非线性并行分布处理为主的神经网络为研究理论,通过对建立的BP网络模型,RBF网络模型和Elman网络模型进行了比较,发现这三种网络虽然各有特点和优势,但均适用于特定条件下的故障诊断要求。
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关 键 词: | 涡轮增压系统 故障诊断 BP神经网络 RBF神经网络 Elman神经网络 |
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