基于小波包和概率神经网络的气门漏气故障诊断研究
张红1
赵龙庆1
唐送2
1.西南林业大学机械与交通学院,云南昆明,6502242.江南工业集团有限公司民品技术研究所,湖南湘潭,411207
摘要：本文在阐述了发动机气门漏气声学特性及其振动诊断机理的基础上,针对发动机缸盖振动信号的特点,运用小波包对采集的振动信号进行3层分解、重构、提取特征向量.然后将特征向量作为概率神经网络的输入,构建网络模型.再用测试数据验证诊断模型的正确性.诊断结果表明该方法是可行的,并取得了较好的效果.
关键词：气门漏气小波包分析概率神经网络故障诊断
分类号：TK428(内燃机)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 50-53 )
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