王子健
- 作品数：2 被引量：15H指数：2
- 供职机构：吉林大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于概率神经网络的汽车发动机失火故障诊断被引量：12
- 2016年
- 为准确诊断汽车发动机常发生的单缸失火和双缸失火故障,利用概率神经网络分析发动机转速与曲轴位移角度诊断发动机失火故障。在AMEsim软件环境下搭建一款四缸发动机模型,利用故障注入的方式模拟发动机失火,提取发动机转速和曲轴角度位移数据,在Matlab环境下进行数据处理与分组,建立概率神经网络PNN(Probabilistic Neural Network)进行训练与测试。实验结果表明,发动机转速与曲轴转角位移能有效反应发动机真实运行情况,训练好的PNN可对发动机单缸、双缸失火进行准确的诊断和定位。该方法具有简洁、经济、高效和准确度高等优点。
- 王子健王德军
- 关键词：概率神经网络
- 基于汽缸压力辨识的发动机失火故障诊断被引量：3
- 2017年
- 针对发动机失火故障,提出了一种利用傅里叶级数和L-M算法优化BP神经网络的故障诊断方法。利用AMESim发动机模型进行稳态工况实时仿真,应用L-M算法优化BP神经网络预测节气门开度与发动机汽缸做功频率的关系,同时借助傅里叶级数辨识缸内压力,将由曲轴转速实时映射的汽缸压力模型与所辨识的缸内压力模型进行比较,得出失火诊断结果;并对辨识的压力模型进行相位和频率补偿,提高了诊断精度及诊断方法泛化性。在出现失火故障后再次进行相位和频率补偿,使辨识的模型具有强跟踪性。任取两个节气门开度值进行试验验证,结果表明:本文方法在发动机稳态工况下,无论高转速小负载还是低转速大负载,均可以准确识别出单缸连续失火故障和多缸随机失火故障,验证了本文方法的准确性。
- 王德军吕志超王启明张贤达王子健
- 关键词：傅里叶级数AMESIM
