基于神經(jīng)網(wǎng)絡信息融合的發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本論文首先探討了機械故障診斷的一些基本方法，特別對往復機械的故障診斷方法進行深入的研究。針對工程中的關鍵機械，詳細研究了發(fā)動機故障類別特點，發(fā)動機故障診斷的方法，比較了傳統(tǒng)診斷方法和智能診斷方法的優(yōu)缺點，并重點研究和總結了近年來在故障診斷領域得到廣泛應用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法。 發(fā)動機作為往復機械的代表，故障呈現(xiàn)出比較復雜和多樣性的特點，應用傳統(tǒng)的診斷方法很難進行識別，并且診斷準確性很低。隨著人工智能技術的發(fā)展和應用，越來越

2、多的科技人員把其引入故障診斷領域，收到了比傳統(tǒng)診斷方法更好的效果。 本論文詳細論述了神經(jīng)網(wǎng)絡在故障診斷領域的應用，深入地研究了應用神經(jīng)網(wǎng)絡實施發(fā)動機故障診斷的方法。系統(tǒng)研究了BP網(wǎng)絡的數(shù)學原理、網(wǎng)絡模型結構的建立原則、網(wǎng)絡參數(shù)選擇的方法、網(wǎng)絡樣本的訓練方式、網(wǎng)絡樣本的處理方法等等，并且總結和探討了幾種BP改進方法。 論文應用VC++語言和MATLAB工具軟件，建立發(fā)動機的故障診斷系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫的操作采用了SQL Serve

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