WA与RBFN在气密性故障诊断中的应用研究

来源 :内燃机学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wq999999

【摘要】

：

提出了根据检测发动机起动时电瓶电压的波形来分析气密性的试验方法.在基于小波分析(WA)的基础上对信号进行消除趋势项和除噪处理,并提出了包括周期延长和主频推移2个新的判

【作者】

：

马瑞恒王新晴陈六海闫嘉昕蔡立艮曾拥华

【机构】

：

解放军理工大学

【出处】

：

内燃机学报

【发表日期】

：

2002年4期

【关键词】

：

气密性故障诊断小波径向基神经网络发动机电压信号 Wavelet RBFN Gas tightness Fault diagnosis

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提出了根据检测发动机起动时电瓶电压的波形来分析气密性的试验方法.在基于小波分析(WA)的基础上对信号进行消除趋势项和除噪处理,并提出了包括周期延长和主频推移2个新的判据在内的7个特征参数.通过对径向基神经网络(RBFN)的训练,证明该神经网络能够较好地进行故障模式辨识,从而为发动机气密性故障诊断提供了一个系统方案.

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