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基于模糊神经网络的发动机故障诊断研究
文献摘要：
基于模糊神经网络理论,对发动机涡轮增压系统、冷却系统以及润滑系统常见故障进行了研究,在MATLAB环境中,利用常见的故障案例样本,训练BP神经网络,建立涡轮增压系统、冷却系统及润滑系统三大系统的模糊神经网络模型,并通过未参与训练的故障案例样本对模型进行验证,经验证模型的预测误差均在5％以内,可以满足故障诊断的要求.另外,针对各系统的模糊神经网络模型,利用MATLAB GUI建立发动机故障诊断系统,该系统可以根据故障现象,诊断故障原因,并通过实际故障案例验证,诊断结果与实际故障原因相符,说明故障诊断系统具有指导性.
文献关键词：
柴油发动机;BP神经网络;模糊理论;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
王彬;李勋章;胡新生;米明辉
作者机构：
海军航空大学 青岛校区,山东 青岛 266041
文献出处：
引用格式：
[1]王彬;李勋章;胡新生;米明辉-.基于模糊神经网络的发动机故障诊断研究)[J].粘接,2022(06):156-162
A类：
B类：
模糊神经网络,诊断研究,网络理论,涡轮增压系统,冷却系统,润滑系统,常见故障,故障案例,大系统,验证模型,预测误差,各系,GUI,故障诊断系统,故障现象,故障原因,诊断结果,柴油发动机,模糊理论
AB值：
0.249984
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