10.3969/j.issn.1006-1355.2008.03.018
基于AR模型和神经网络的柴油机故障诊断
基于虚拟仪器技术,采用NI公司PCI-4472采集卡及LabVIEW7.1开发柴油机缸盖振动信号采集分析系统.模拟柴油机气阀漏气、气门间隙异常等故障,并对利用该系统采集的缸盖振动信号样本进行AR谱估计,从中提取5个特征参数,最后利用RBF神经网络进行故障模式识别.结果表明:该诊断方法具有较高的精度,结合LabVIEW与Matlab的平台,便于故障在线监测与诊断系统的开发.
振动与波、柴油机、AR模型、故障诊断、RBF神经网络、LabVIEW
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TK421;TP183(内燃机)
江苏科技大学校科研和教改项目35020701;企业合作项目2006JSB005
2008-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
60-63,91
