基于经验模式分解与BP神经网络的柴油机失火故障诊断

针对柴油机燃烧过程复杂影响因素众多,失火故障的识别存在较大的困难,研究了基于经验模式分解与BP神经网络对振动信号进行分析诊断失火故障的方法。首先运用适于非周期、非平稳信号分析的经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后建立了BP神经网络模型对柴油机失火故障进行诊断;最后通过对某型柴油机的正常与失火状态的准确判别,表明了该方法的有效性。