基于多源信息融合的柴油机故障诊断方法

摘要：

为提高柴油机这一复杂系统的故障诊断精度,在采集缸盖声发射信号、缸盖振动信号和机体声发射信号特征信息的基础上,利用3个BP神经网络进行局部诊断并获得证据体,对各证据体应用D-S证据组合规则进行决策融合.针对D-S证据理论在处理冲突证据时存在的局限性问题,提出一种多源加权融合的故障诊断方法.该方法利用各证据体对命题识别的正确率和证据体之间的距离对各证据体进行修正.故障模拟试验表明:提出的方法可提高柴油机的故障诊断精度,充分验证其应用在柴油机故障诊断中的可行性.

关键词：柴油机、故障诊断、多源信息融合、BP神经网络

分类号：TK428(内燃机)

资助基金：工信部船用低速机工程一期研制项目船工科[2015]510号

在线出版日期：2020-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：73-80,92