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基于神经网络的汽车发动机机械设备故障定位
文献摘要：
为提升发动机故障定位方法的定位性能,提出基于神经网络的汽车发动机机械设备故障定位.该方法首先依据汽车发动机具体结构,分析汽车发动机的各项故障类型,结合小波原理分析发动机振动信号,获取发动机故障特征向量值;再依据获取的特征向量,建立基于人工神经网络的汽车发动机故障定位模型;最后通过遗传算法更新模型参数,计算模型输出值,实现发动机的故障定位.结果表明,运用该方法对汽车发动机实施故障定位时,故障定位精度高、定位效果好以及定位性能优秀.
文献关键词：
神经网络;汽车发动机;机械设备;故障定位;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
冯斌
作者机构：
四川三河职业学院,四川 泸州646200
文献出处：
引用格式：
[1]冯斌-.基于神经网络的汽车发动机机械设备故障定位)[J].机械与电子,2022(12):39-43
A类：
B类：
汽车发动机,机械设备故障,升发,故障定位方法,定位性能,机具,故障类型,原理分析,发动机振动,振动信号,故障特征,特征向量,人工神经网络,定位模型,更新模型,模型输出,定位精度,定位效果
AB值：
0.246299
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