《表3 BP神经网络期望输出》
分别对Z6170ZICZ-1柴油机正常状态、喷油器针阀磨损故障、喷油开启压力降低故障、喷油孔堵塞故障、排气阀漏气故障、活塞环磨损故障等6种状态数据进行研究,得到诊断系统的识别框架Ω={A1,A2,…,A6}。BP神经网络期望输出如表3所示。根据表2所有工况,分别等比例采集柴油机在各工况下不同故障程度的数据,每种状态采集2 000个样本,共12 000个样本。选择8个常用的统计特征参数构成特征参数,分别为时域特征参数均方根值、峰峰值和方差,无量纲特征参数峰值指标、波形指标、脉冲指标、峭度指标和裕度指标。缸盖声发射信号特征参数、缸盖振动信号特征参数和机体声发射信号特征参数如表4~表6所示,其中特征空间数据均已归一化。
图表编号 | XD00141520600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.02.28 |
作者 | 曹欢、胡磊、谢文琪、杨建国 |
绘制单位 | 武汉理工大学能源与动力工程学院、武汉理工大学能源与动力工程学院、武汉理工大学船舶动力工程技术交通行业重点实验室、武汉理工大学能源与动力工程学院、武汉理工大学能源与动力工程学院、武汉理工大学船舶动力工程技术交通行业重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |