基于神经网络专家系统的柴油机排气温度异常诊断方法

摘要

本发明的目的在于提供基于神经网络专家系统的柴油机排气温度异常诊断方法，包括如下步骤：针对柴油机排气温度异常的问题，获取相关运行数据，将数据集划分为两份，其中一份作为训练数据，另一份份作为测试数据；将训练数据与测试数据均描述为知识系统；对故障特征矩阵进行归一化处理，得到归一化后的故障特征矩阵；建立BP神经网络；以BP神经网络的输出结果建立专家知识库；验证模型精度。本发明可以对柴油机排气温度异常进行准确诊断；解决了专家系统知识获取周期长与神经网络推理过程及结果不易理解的问题；本发明应用粒子群算法优化了BP神经网络模型中两个关键参数：连接权值与输出阈值，这提高了模型的分类精度和计算时间。