OFBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中的應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、汽車技術(shù)快速發(fā)展的同時(shí)也伴隨著危險(xiǎn)的發(fā)生,隨著人們對(duì)汽車功能的要求越來(lái)越高,汽車性能提高了,結(jié)構(gòu)復(fù)雜了,故障發(fā)生的概率也增加了。對(duì)于故障診斷技術(shù)而言也面臨著挑戰(zhàn),人們生命財(cái)產(chǎn)的安全更加需要先進(jìn)可靠的技術(shù)來(lái)保障,因此需要找到一種行之有效的方法及時(shí)發(fā)現(xiàn)汽車故障甚至預(yù)測(cè)故障的發(fā)生,將損失減到最低。
  汽車發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況十分復(fù)雜,想要準(zhǔn)確對(duì)其故障的發(fā)生進(jìn)行診斷并非易事,因?yàn)榘l(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)生故障部位可以很多,而且故障現(xiàn)象各異,故障從總體來(lái)看呈

2、現(xiàn)非線性的特點(diǎn)。對(duì)于這樣的問(wèn)題,現(xiàn)在還沒(méi)有一種足夠精確的模型可以表示其故障系統(tǒng)。這就需要構(gòu)造一個(gè)智能診斷系統(tǒng),它可以從大量的樣本中提取故障特征,通過(guò)對(duì)故障樣本的學(xué)習(xí),形成自己的知識(shí)系統(tǒng),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障診斷及預(yù)測(cè)。智能故障診斷技術(shù)發(fā)展為解決這類問(wèn)題提供了新的理論依據(jù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力,使故障診斷系統(tǒng)具有了更高的智能程度和對(duì)故障的判斷能力。
  BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因?yàn)樗姆聪騻鞑ニ惴ㄊ蛊涑蔀楦黝惿窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中最具代表性的

3、一種。它良好的非線性映射能力可以很好地應(yīng)用在故障診斷中。由于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練新的樣本過(guò)程中容易遺忘原來(lái)的舊樣本,使得之前的訓(xùn)練結(jié)果對(duì)于后期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練沒(méi)有起到作用,而且存在訓(xùn)練精度低等缺陷,因此本文給出一種增加輸出層狀態(tài)反饋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,解決上述提到的問(wèn)題。在原有的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上,增加了一層新的輸出層狀態(tài)反饋,克服傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)新樣本時(shí)遺忘舊樣本的缺點(diǎn),提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度。將改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),稱為OF

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