基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機故障診斷技術研究.pdf

1、本文在分析國內(nèi)外智能診斷技術研究現(xiàn)狀及柴油機故障診斷諸多方法的基礎上，給出了一種基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的柴油機故障智能診斷方法，并且對柴油機燃油系統(tǒng)故障診斷問題進行了深入研究。 ⑴對故障診斷技術的研究現(xiàn)狀及課題的研究內(nèi)容進行了簡要的論述，介紹了柴油機故障診斷的幾種常見方法，并分析了神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法存在的問題。 ⑵針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度慢和容易陷入局部極小值問題，將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡有機結(jié)合，利用遺傳算法的全局搜索能力，優(yōu)

2、化網(wǎng)絡的初始權值和閥值，解決其本身固有的兩個缺陷，進而提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡診斷故障時的準確性和快速性。 ⑶在MATLAB環(huán)境下進行仿真試驗，把柴油機燃油系統(tǒng)典型故障數(shù)據(jù)作為遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本，構(gòu)建及訓練網(wǎng)絡，并對模擬故障進行診斷分析。仿真試驗結(jié)果表明，基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷結(jié)果與實測值具有良好的一致性，只要選擇足夠典型的原始故障樣本訓練遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡，網(wǎng)絡的穩(wěn)定性就較好?；谶z傳神經(jīng)網(wǎng)絡的故障模式識別方法能充分利用信息特征，