基于遗传算法选择优化神经网络的柴油机故障诊断研究

摘要：

　　根据柴油机气阀机构运动规律，利用小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量；提出最大优化因子对误差反向传播（BP）神经网络的权值和阈值使用遗传算法有选择的进行优化。通过在WD615柴油机上的实验检测，证明了该方法的较传统算法诊断准确率更高。

关键词： 柴油机 气阀机构 故障诊断 遗传算法 振动信号 BP神经网络

作者: 王鑫 于洪亮 段树林 宋玉超

作者单位: 大连海事大学,轮机工程学院,辽宁大连,116026

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届全国振动理论及应用学术会议

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 211-217

在线出版日期: 2011-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）