基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷技術(shù)的研究.pdf

1、分類(lèi)號(hào)UDC密級(jí)單位代碼公10151基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷技術(shù)的研究馬寶深指導(dǎo)教師王興成職稱(chēng)教授學(xué)位授予單位大連海事大學(xué)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士學(xué)科與專(zhuān)業(yè)控制理論與控制工程論文完成日期2008年5月論文答辯日期2008年6月答辯委員會(huì)主席二金入中文摘要摘任石3七本文在分析國(guó)內(nèi)外智能診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀及柴油機(jī)故障診斷的諸多方法的基礎(chǔ)上，給出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障智能診斷方法，并且著重對(duì)柴油機(jī)的燃油系統(tǒng)和渦輪增壓系統(tǒng)的故障診斷進(jìn)行了分

2、析研究。論文首先對(duì)故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀及課題的研究?jī)?nèi)容進(jìn)行了簡(jiǎn)要的論述，介紹了在柴油機(jī)故障診斷過(guò)程中采用的幾種常見(jiàn)方法，指出了故障診斷存在的問(wèn)題及將來(lái)的發(fā)展方向，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理進(jìn)行了闡述。論文收集了大量的柴油機(jī)試驗(yàn)運(yùn)行資料，獲得了柴油機(jī)燃油系統(tǒng)和渦輪增壓系統(tǒng)的模擬故障數(shù)據(jù)把這些數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本，構(gòu)建及訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)柴油機(jī)模擬故障進(jìn)行診斷，得出故障診斷結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種大規(guī)模并行的非線性系統(tǒng)，具有很強(qiáng)的聯(lián)想學(xué)習(xí)能力、自

3、組織、自適應(yīng)和高度的非線性運(yùn)算能力，因此在識(shí)別那些復(fù)雜變量的因果關(guān)系上擁有較強(qiáng)的判斷能力。本文采用徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障進(jìn)行診斷分析。系統(tǒng)研究了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，詳細(xì)地探討了三層RBF網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的設(shè)置、訓(xùn)練模式的選擇運(yùn)用K一means聚類(lèi)算法，將特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，其診斷結(jié)論作為輸出向量，對(duì)故障特征參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別診斷。仿真試驗(yàn)表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷結(jié)果與實(shí)測(cè)值具有良好的一致性，只要選擇足夠典型的