柴油机故障诊断

作品数：258被引量：808H指数：13
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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 
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 
基于HCU Events曲线的MAN B&W ME-C型柴油机故障诊断
《航海技术》2023年第1期33-36,共4页杜守志 
随着电喷柴油机的引入,柴油机控制系统日趋复杂,智能化程度不断提高,设备复杂同时也伴随着故障率上升。船舶航行于海上,特别是目前受新型冠状病毒感染影响,各港口控制措施严格,船舶得到岸基维修难度加大,船舶柴油机一旦出现故障,船员无...
关键词：柴油机故障诊断 船舶柴油机 电喷柴油机 船舶航行 控制措施 故障排查 控制系统 维修难度 
基于改进t-SNE和RBFNN的柴油机故障诊断被引量：7
《船舶工程》2023年第1期91-97,共7页尚前明 黄兴烨 沈栋 朱仁杰 胡秋芳 邱天 
工信部高技术船舶科研项目(工信部装函[2017]614号);国家自然科学基金浙江两化融合联合基金重点项目(U1709215)。
针对柴油机故障诊断问题,提出一种基于改进t分布的随机邻域嵌入(t-SNE)和径向基函数神经网络(RBFNN)的柴油机故障诊断方法。针对t-SNE算法对振动信号的实际降维效果不够理想的问题,进行自适应加权优化;引入遗传算法(GA)解决果蝇优化算法...
关键词：柴油机 振动信号 故障诊断 t分布的随机邻域嵌入(t-SNE) 径向基函数神经网络(RBFNN) 
基于数字孪生的柴油机故障诊断系统研究被引量：6
《船舶工程》2022年第10期86-91,共6页余永华 章宁 解美强 刘轩毓 
智能中速柴油机关键技术研究(工信部装函[2019]360号)。
针对目前数字孪生技术在船用发动机领域应用实践不足的问题,以某型船用柴油机为研究对象,在NI LabVIEW软件平台下构建了由孪生模型、信息感知与传输模块和服务应用软件组成的数字孪生系统。其中数字孪生模型包含基于MATLAB/Simulink软...
关键词：数字孪生 故障诊断 船舶柴油机 
柴油机故障的堆栈自编码特征提取与随机森林识别被引量：5
《机械设计与制造》2022年第9期37-42,48,共7页郭兆松 吴士力 邓侃 
教育部国家职业教育教师教学创新团队“汽车运用与维修技术”建设(教师函[2019]7号);江苏高校“青蓝工程”资助项目(苏教师函[2021]11号)。
为了提高柴油机故障的在线识别准确率,提出了堆栈自编码特征提取方法和话语权随机森林的故障类别识别方法。对缸盖罩振动信号为分析对象,提出了样本熵自适应小波阈值去噪方法,有效提高了信号的信噪比。使用堆栈自编码网络提取振动信号...
关键词：柴油机故障诊断 自适应小波阈值去噪 堆栈自动编码网络 话语权森林算法 
国六柴油机故障诊断智能决策支持系统被引量：1
《内燃机与配件》2022年第16期59-61,共3页郭冬雪 潘伟 王泽宇 张正午 
为解决国六柴油机故障率高的问题,建立故障诊断智能决策支持系统,对售后系统大数据分析,通过模型分析发现问题原因。针对高频故障制定相应优化措施,车辆状态实现在线数据跟踪,达到持续提升产品质量的效果。柴油机故障诊断智能决策支持系...
关键词：国六柴油机 数据挖掘 数据库 智能决策支持系统 
数据挖掘在柴油机智能故障诊断系统中的应用
《今日自动化》2022年第6期83-85,共3页刘炎 
文章简要介绍了柴油机的种类及其常发故障,对数据挖掘这一计算机前沿技术进行了概括性介绍和简单讨论。通过介绍一种以贝叶斯网络模型为理论基础而设计的柴油机润滑系统的故障诊断系统,讨论了数据挖掘在智能诊断方向上的应用效果。
关键词：柴油机故障诊断 智能故障诊断系统 数据挖掘 
基于MACNN的柴油机故障诊断方法研究被引量：7
《振动与冲击》2022年第10期8-15,共8页程建刚 毕凤荣 张立鹏 李鑫 杨晓 汤代杰 
天津市自然科学基金(18JCYBJC20000)。
高效、准确的故障诊断可以提高柴油机的安全性和可靠性。传统机械故障诊断方法中人工参与程度过高,对识别结果带来诸多不确定性。针对这一问题,提出一种基于多重注意力卷积神经网络(multiple attention convolutional neural networks,M...
关键词：多重注意力 卷积神经网络(CNN) 故障诊断 端到端 
基于改进卷积神经网络的柴油机故障诊断方法研究被引量：18
《振动与冲击》2022年第6期139-146,共8页张俊红 孙诗跃 朱小龙 周启迪 戴胡伟 林杰威 
内燃机可靠性国家重点实验室开放课题(skler-202009)。
现有基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的柴油机故障诊断方法易过拟合,网络收敛速度较慢、处理小样本数据时诊断精度低,针对以上问题,提出了一种基于改进CNN的“端到端”柴油机故障诊断方法。该方法在CNN架构上,采用...
关键词：柴油机 故障诊断 深度学习 卷积神经网络(CNN) 
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