基于主成分分析和自组织神经网络的柴油机故障诊断方法

摘要：

提出了一种新型的柴油机故障诊断方法,该方法使用主成分分析(PCA)法对故障样本降维,有效提取故障样本主要特征,在此基础上,将其作为输入使用自组织映射(SOM)神经网络进行训练得到故障识别网络.400组模拟故障数据的测试表明,两者结合的方法能有效提高网络的训练速度,获得满意的故障识别率.

关键词： 柴油机 故障诊断 主成分分析 自组织映射神经网络

作者: 夏梦莹 刘啸奔 陈严飞 马虎强 郑伟

作者单位: 中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京 102249

会议类型: 国内会议

会议名称: 2014年全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 湖北襄阳

会议语种:中文

页码: 184-185,229

在线出版日期: 2014-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）