基于主成分分析和自组织神经网络的柴油机故障诊断方法

摘要：

提出了一种新型的柴油机故障诊断方法，该方法使用主成分分析（ PCA）法对故障样本降维，有效提取故障样本主要特征，在此基础上，将其作为输入使用自组织映射（ SOM）神经网络进行训练得到故障识别网络。400组模拟故障数据的测试表明，两者结合的方法能有效提高网络的训练速度，获得满意的故障识别率。

关键词：主成分分析、自组织映射神经网络、柴油机、故障诊断

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51309236；教育部博士点基金资助项目2012M510709。

在线出版日期：2014-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：184-185,229