发动机磨损诊断的神经网络技术研究

目的　利用神经网络技术诊断发动机的磨损故障 ,研究神经网络技术应用于机械故障诊断领域的发展方向 .方法　基于油液分析技术 ,对发动机常见磨损故障进行诊断 ,具体包括发动机磨损颗粒的识别、磨损元素浓度值的预测和磨损故障智能诊断专家系统 .结果　对基于油液分析的发动机故障诊断提供了新的方法 .结论　使用神经网络技术可以大大提高发动机磨损故障诊断的效率 ,说明该技术方法在发动机磨损故障诊断领域是有效的 ,同时对其它机械设备的磨损故障诊断具有借鉴意义     

应用概率神经网络诊断自行火炮发动机的故障

目的 研究概率神经网络模型,并应用于故障诊断。方法 对基于概率统计思想和Ｂａｙｅｓ分类规则的概率神经网络模型、网络结构、算法及其特点进行分析,利用其进行故障诊断,并提出一种优化估计平滑因子的方法。结果 概率神经网络可很好地诊断自行火炮发动机进行中油路和气路的故障。结论 概率神经网络在模式识别和故障诊断领域中可取得良好的应用效果。     

应用概率神经网络诊断自行火炮发动机的故障

目的　研究概率神经网络模型 ,并应用于故障诊断 .方法　对基于概率统计思想和 Bayes分类规则的概率神经网络模型、网络结构、算法及其特点进行分析 ,利用其进行故障诊断 ,并提出一种优化估计平滑因子的方法 .结果　概率神经网络可很好地诊断自行火炮发动机进行中油路和气路的故障 .结论　概率神经网络在模式识别和故障诊断领域中可取得良好地应用效果     

基于多信息的柴油机缸套磨损故障诊断研究

采用了模糊神经网络模型，对柴油机缸套磨损故障以及缸套破坏性磨损故障进行了诊断研究．通过缸套磨损故障的模拟实验，获取柴油机机身振动和铁谱分析等多源多雏故障信息，并对融合故障信息进行预处理，解决了模糊神经网络输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数及网络的学习训练问题，对缸套不同磨损故障进行了诊断．研究表明，这种基于多信息的诊断方法减小了故障诊断的不确定性，提高了诊断精度．     

基于自适应模糊神经网络的发动机故障诊断

发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出了自适应模糊神经网络发动机故障诊断。首先建立了发动机故障信号采集试验台,在试验台上人工模拟四种工况,通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号。再利用小波理论对采集到的振动信号进行消噪处理,提高信噪比,并提取出故障信号的特征值,作为网络训练和测试的样本数据。用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络,即对发动机故障进行模式识别。通过仿真分析,取得了很好的诊断效果;同时与传统的BP神经网络故障诊断方法进行对比,无论在诊断精度上还是学习速度上,模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。     

基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统

发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出了基于模糊神经网络的智能故障诊断系统。建立了发动机故障信号采集试验台,在试验台上人工模拟3种转速下6种工况,通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号,之后利用小波包技术进行消噪处理,并提取出故障信号的特征值,作为网络训练和测试的样本数据。用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络,完成对信号的离线模式识别,之后以测试样本数据实现在线故障诊断,通过仿真分析,取得了很好的诊断效果。与传统的BP神经网络故障诊断方法进行对比,无论在诊断精度上还是学习速度上,模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。同时,在专家系统的理论基础上,将模糊神经网络与专家系统进行信息融合,实现数据接口通信,利用网络的自学习能力建立智能故障诊断数据库和诊断规则库,通过程序语言快速高效的设计出智能诊断系统。最后,通过发动机故障诊断实例仿真分析,验证了基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统的可行性。     

基于共振解调与神经网络的滚动轴承故障智能诊断

介绍了一种基于共振解调与神经网络技术的滚动轴承故障诊断方法。对采集系统所拾取的滚动轴承振动信号进行共振解调处理，依据故障包络频谱中必然存在谐波谱线的规律，在共振解调后的包络信号中提取所需的轴承故障谱线特征信息，并将其作为神经网络输入，利用神经网络进行轴承各种故障状态的识别，实现滚动轴承故障的智能诊断。实验表明，该方法能准确而有效地识别出滚动轴承的不同磨损状态，诊断便捷。     

未雨绸缪的油液监涣——艾默生5200分析仪系统在用油设备状态监测中的应用

油液分析的目的有二：一为检测油品的品质，以决定可否继续使用；二是反映机器的运行状况，发现潜在的故障隐患。油液监测作为设备故障诊断的主体，是早期发现磨损问题，及时维护的良好方式。[编者按]     

神经网络在电路诊断中的应用

目的：阐述了目前电路基于数据库技术和人工智能专家系统及神经网络原理的故障诊断系统。方法：将所记录的模糊症状输入到系统中，通过模糊运算后，运用神经网络学习算法来寻找故障类型。结果：介绍了人工神经网络技术在电路诊断中的应用，并给出系统故障诊断软件的设计，结论：所用专家系统和神经网络相结合的方法改进电子电路故障诊断是可行的。     

基于信息融合的柴油机缸套磨损故障诊断研究

针对柴油机缸套磨损故障进行模拟实验,获取了柴油机机体表面振动、铁谱分析故障信息,并对多源多维故障信息进行预处理,解决了模糊神经网络的输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数、学习样本的选择及网络的学习训练等问题;在上述工作的基础上,建立了柴油机缸套磨损故障诊断的模糊神经网络模型.为验证诊断模型的有效性,选取了四组分别来自不同故障类别的数据作为检验样本,运用模糊神经网络模型进行诊断,其诊断结果与实际情况十分吻合.研究表明,基于多信息的模糊神经网络模型能较有效地对柴油机缸套磨损故障进行诊断,此方法能减小故障诊断的不确定性,提高诊断精度.