基于RBF神经网络的柴油机整体性能预测

摘要：

对于船用大功率柴油机而言,监测信息的复杂性、不确定性较为明显,为了准确地对柴油机性能作出预测,本文对柴油机振动信号进行处理分析,选取合适的特征参量,建立RBF神经网络模型来预报柴油机的状态.采用这种方法提高了预报精度,缩短了预测时间,取得了较好的预报效果.

关键词： 柴油机 神经网络 故障诊断 性能预测

作者: 刘伯运 常汉宝 刘敏林

作者单位: 海军工程大学动力工程学院(湖北武汉)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国内燃机学会大功率柴油机分会五届二次学术年会

会议地点: 重庆

会议语种:中文

页码: 55-57

在线出版日期: 2004-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）