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基于灰色理论与神经网络的柴油机相继增压系统故障预测与诊断(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
增压柴油机是一个具有不确定性的复杂系统,灰色理论是一种处理不确定性的理论.为了保证柴油机的可靠运行,使用灰色预测理论与神经网络技术对柴油机相继增压系统进行了故障预测与诊断.采用MAT-LAB语言编制了灰色预测程序并训练了神经网络,训练好的神经网络具有良好的泛化性.采用GM(1,1)模型对相继增压柴油机运行参数进行预测,对于波动数据,使用改进GM(1,1)模型进行预测,预测参数与试验数据的相对误差均在5%以内.预测参数送入已培训好的神经网络中,对柴油机相继增压系统可能发生的故障进行预测与诊断. 相似文献
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基于dSPACE的柴油机相继增压系统试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了加快柴油机相继增压控制系统的开发进度,降低开发成本,选用dSPACE实时仿真平台作为相继增压系统控制原型,在TBD234V12相继增压柴油机试验台上进行了相继增压稳态性能试验和动态切换试验。试验结果表明:基于dSPACE实时仿真平台开发的相继增压控制软件及自制硬件电路可以实现对相继增压系统的有效控制,确定以经济性最优为原则的相继增压切换边界。根据动态切换试验数据,确定TBD234V12柴油机相继增压切换延迟时间合理范围为0.5~1.0s。 相似文献
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