柴油机故障

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基于深度学习的柴油机故障诊断系统开发
《内燃机与配件》2025年第6期5-11,共7页张益铭 白巴特尔 朱小龙 聂国乐 
开展高效智能准确的柴油机故障诊断方法研究和系统研制对保证生产安全和能效提升具有重要意义。本文旨在设计并实现一种基于深度学习的柴油机故障诊断系统,以应对柴油机运行状态实时监控与高效维护的迫切需求。针对柴油机振动信号的非...
关键词：深度学习 故障诊断 可分离卷积 柴油机 
柴油机故障诊断技术的现状及展望
《中国设备工程》2025年第6期183-185,共3页何晓峰 
柴油机作为一种动力机械,广泛应用在农业、工业等诸多领域。随着技术的不断成熟,柴油机的结构越来越精密、复杂,这使得柴油机故障诊断的难度不断提高。为了快速发现故障位置,降低柴油机故障导致的负面影响,各类故障诊断技术应运而生。...
关键词：柴油机 故障诊断技术 现状 发展趋势 
一种基于差异分析与箱线图的柴油机故障检测算法
《机械工程与技术》2025年第1期26-40,共15页宋刚 郑恒 王海龙 张洪磊 陈卫 谢经广 
国铁集团项目(N2021J052);中车重大项目(2023CKA340)。
随着铁路运输的不断发展,机车的安全性和可靠性变得尤为重要。据此提出了一种基于差异分析 + 箱线图的机车故障检测算法,用于实时监测柴油机运行状态。该算法通过对比机车柴油机12个气缸的缸头排温数据,利用差异分析 + 箱线图的方法识...
关键词：内燃机车 缸头排温 柴油机 差异分析 箱线图 异常检测 
基于融合数据增强的柴油机故障诊断方法
《内燃机工程》2024年第6期71-80,共10页景亚兵 郭明智 毕晓阳 
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2022159)。
针对基于深度学习的柴油机故障诊断方法在训练样本数量匮乏时易发生过拟合并导致诊断准确率下降的问题,提出一种基于融合数据增强的柴油机故障诊断方法。利用融合数据增强方法扩充训练集中的故障样本:先将合成少数过采样技术(synthetic ...
关键词：数据增强 故障诊断 柴油机 生成对抗网络 
基于改进ELM的柴油机故障诊断方法研究
《大连民族大学学报》2024年第5期400-405,共6页王波 赵凤强 乔浩 史书杰 
结合变分模态分解(VMD)和极限学习机(ELM)的柴油机故障诊断方法对柴油机的故障进行诊断分类。针对柴油机振动信号非线性、非平稳性的特点,给出了基于麻雀搜索算法(SSA)优化VMD分解方法,以此达到较好的分解性能。针对柴油机故障信号故障...
关键词：柴油机故障诊断 麻雀搜索算法 变分模态分解 灰狼优化算法 极限学习机 
FXN3型机车12V265A型柴油机故障排查浅析
《铁道机车与动车》2024年第10期45-48,I0002,共5页胡绪成 张明瑞 李浩哲 
FXN3型机车是一款设计时速160公里的客运内燃机车,先期装备了12V265A型柴油机。该柴油机是一款大功率中速四冲程增压发动机。针对该柴油机在段运用过程中发生的故障进行统计分析与对比分类,充分总结后进行故障原因定性,锁定可能发生的...
关键词：FXN3型机车 12V265A型柴油机 故障 
基于起动电压波形对柴油机故障预判的分析研究
《内燃机与配件》2024年第17期84-86,共3页饶坚 宋永 潘国锋 曾云辉 
广州地铁既有线网工程车多为内燃类,柴油机状态直接影响车辆运用质量。项目设计制作了基于单片机的检测装置,测量柴油机起动瞬间的电压波形,分析得到柴油机马达盘车转速、起动蓄电池内阻、起动阻力矩等技术参数,进而对柴油机状态进行评...
关键词：柴油机 起动电压 故障预判 
数据不平衡情况下的柴油机故障诊断方法被引量：1
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》2024年第8期810-820,共11页毕凤荣 郭明智 毕晓阳 汤代杰 沈鹏飞 黄盟 
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2022159).
由于强调整体分类的准确率,机器学习方法在数据不平衡情况下的柴油机故障诊断效果不佳.因此,本文提出一种改进合成少数过采样技术(SMOTE)与机器学习技术相结合的故障诊断方法.首先对SMOTE算法进行改进,采用k近邻算法滤除多数类中的噪声...
关键词：数据不平衡 故障诊断 合成少数过采样技术 柴油机 振动信号 
基于不平衡数据与集成学习的柴油机故障诊断研究
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》2024年第4期661-667,共7页李伟真 商蕾 汪敏 邱天 
国家自然科学基金重点项目(U1709215);工业和信息化部高技术船舶项目(MC-201917-C09)。
文中将集成学习理论与深度置信网络相结合,采用Adaboost-M2算法作为集成学习生成方法,使用麻雀搜索算法确定不同终止适应度下的不同初始化超参数分布的深度置信网络模型.将上述不同的深度置信网络模型作为基分类器进行集成学习,得到集成...
关键词：船舶柴油机 不平衡数据 故障诊断 深度置信网络 集成学习 
基于强化层次模糊熵的柴油机故障诊断方法
《振动．测试与诊断》2024年第4期814-820,834,共8页宋业栋 马光伟 朱小龙 张俊红 
内燃机可靠性国家重点实验室开放课题资助项目(skler-202009);天津市研究生科研创新资助项目(2021YJSB182)。
针对多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entropy,简称MFE)算法中多尺度化过程采用滑动均值滤波器导致原始信号高频信息丢失的问题,提出强化层次模糊熵方法(enhanced hierarchical fuzzy entropy,简称EHFE),用于表征原始信号中富含的高低...
关键词：强化层次模糊熵 柴油机 正时齿轮 故障诊断 萤火虫算法优化支持向量机 
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