振动与冲击

作者：司景萍，马继昌，牛家骅，王二毛

单位：内蒙古工业大学能源与动力工程学院,呼和浩特 010051

关键词：神经网络；模糊理论；专家系统；小波分析；信息融合；智能故障诊断

发动机是车辆的核心部件，及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性，避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象，运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论，提出了基于模糊神经网络的智能故障诊断系统。本文建立了发动机故障信号采集试验台，在试验台上人工模拟3种转速下6种工况，通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号，之后利用小波包技术进行消噪处理，并提取出故障信号的特征值，作为网络训练和测试的样本数据。用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络，完成对信号的离线模式识别，之后以测试样本数据实现在线故障诊断，通过仿真分析，取得了很好的诊断效果。与传统的BP神经网络故障诊断方法进行对比，无论在诊断精度上还是学习速度上，模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。同时，在专家系统的理论基础上，将模糊神经网络与专家系统进行信息融合，实现数据接口通信，利用网络的自学习能力建立智能故障诊断数据库和诊断规则库，通过程序语言快速高效的设计出智能诊断系统。最后，通过发动机故障诊断实例仿真分析，验证了基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统的可行性。<br>

来源：2017年第4期

《振动与冲击》期刊编辑部

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