基于多傳感器信息融合的柴油發(fā)動機故障診斷研究.pdf

1、柴油機作為往復機械的代表，故障呈現(xiàn)出比較復雜和多樣性的特點，應(yīng)用傳統(tǒng)的診斷方法很難進行識別，并且診斷準確性很低，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，越來越多的科技人員把其引入故障診斷領(lǐng)域，收到了比傳統(tǒng)診斷方法更好的效果。本文基于上述考慮，將信息融合技術(shù)引入柴油機故障診斷領(lǐng)域，來解決柴油機故障診斷問題。 本文以柴油機故障診斷為研究對象，在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行分析的基礎(chǔ)上，給出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相結(jié)合的信息融合的故障診斷方

2、法，并進行了驗證。首先在分析了傳統(tǒng)的柴油機故障診斷的方法和特點的基礎(chǔ)上，說明了研究應(yīng)用新的診斷方法的必要性。其次，詳細分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點，說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷的可能性。研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，結(jié)果表明利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合進行故障診斷是一種有效的方法。針對故障診斷中的不確定性，提出了基于D-S證據(jù)理論的決策融合，簡要介紹了D-S證據(jù)理論的基本概念，并結(jié)合算例進行了分析。最后，提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相