基于人工神经网络的双弹车发动机故障诊断研究

摘要

随着现代军事工业水平的日益提高,双弹车的设计不断朝着大型、高速、强载、连续运行和结构高度复杂化的方向发展,在满足军事需要的同时也增加了双弹车发生故障的潜在可能性。一般双弹车发动机为柴油发动机,它是双弹车极其重要的一部分,作为动力来源,其运行状态的好坏直接影响了双弹车的作战性能。由于柴油发动机结构复杂,工作环境恶劣,运行时其零部件要在高温、高压条件下工作,并且转速及负荷经常变化,所以柴油发动机发生故障的概率比较高,需要选择合理的方法对其进行故障诊断,以减少损失。
　　人工神经网络具有并行分布式处理、高度自适应性、联想记忆、极强的容错性和非线性映射能力等众多优点,因而十分适合用来进行机械故障诊断。本文在分析了人工神经网络原理、柴油发动机故障原理及柴油发动机故障诊断技术的基础上,选用BP神经网络对柴油发动机7个常见故障进行了模拟仿真实验。实验过程为:先根据特征参数和故障类型设计好BP神经网络,然后将归一化后的样本数据输入到MATLAB软件,接着分别用基本梯度下降算法和LM算法对设计好的BP神经网络进行训练,最后利用训练好的B P神经网络对双弹车发动机进行故障诊断,得出仿真结果。
　　仿真对比试验表明:基于基本梯度下降算法和LM算法的BP神经网络的故障诊断结果与实际情况具有良好的一致性,都可较好的完成对双弹车发动机的故障诊断,但基于LM算法的BP神经网络明显收敛速度快且故障诊断精度高,可优先选用。

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第一章 绪 论

1.1 引言

1.2 机械故障诊断技术概述[4,5,6]

1.3 国内外机械故障诊断技术的发展及应用概况[ 7,8,9, 10]

1.4 人工神经网络在机械故障诊断中的应用概况

1.5 本文研究的主要内容

第二章 人工神经网络的基本原理

2.1 人工神经网络基本结构及学习规则

2.2 BP神经网络[21,22,23,24,25]

2.3 本章小结

第三章 发动机故障诊断技术的研究

3.1 发动机故障概论

3.2 柴油发动机故障诊断技术及其原理[32, 33,34,35]

3.3 双弹车发动机故障诊断的常用方法

3.4 本章小结

第四章 基于BP神经网络的双弹车发动机故障诊断实例

4.1 神经网络应用于双弹车发动机故障诊断的原理

4.2 基于BP神经网络的双弹车发动机故障诊断[37,38,39,40]

4.3 基于改进型BP神经网络对柴油发动机进行故障诊断

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

参考文献