一种矿运卡车故障诊断系统的研究

摘要

目前针对矿运卡车的故障诊断方法存在局限性,当原始信息不完整时,诊断准确度低。本文提出了一种采用神经网络进行诊断分析,并采用聚类分析方法验证诊断分析结果的诊断方法。将此方法应用到矿运卡车的故障诊断中,通过状态检测、诊断分析、结果处理、结果验证这四个部分,构成了一个具有自校正、自学习能力的系统。对发动机系统进行仿真的结果表明聚类分析能有效地对原始样本进行校正,提高诊断能力。