【摘 要】
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燃油喷射系统的工作质量直接影响柴油机工作过程及性能。针对利用燃油压力波进行故障诊断时压力波特征点自动化识别困难、影响实时在线监测的问题,提出了利用深度学习图像识别理论进行喷油器故障诊断的方法。通过喷油泵试验台进行了喷油器典型故障模拟试验,测取了高压油管燃油压力波,分析了不同故障状态下燃油压力波动特征及规律,建立了基于深度残差的卷积神经网络(Res-CNN)模型,以一维燃油压力波信号为输入,进行喷油器故障诊断检测及验证,并对故障特征学习过程进行了可视化分析。结果表明,该模型较传统方法具有更高的诊断准确率,验
【机 构】
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陆军装甲兵学院车辆工程系,中国人民解放军66407部队,军事科学院系统工程研究院军需工程技术研究所
【基金项目】
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武器装备维修改革项目(2015WX05)资助。
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燃油喷射系统的工作质量直接影响柴油机工作过程及性能。针对利用燃油压力波进行故障诊断时压力波特征点自动化识别困难、影响实时在线监测的问题,提出了利用深度学习图像识别理论进行喷油器故障诊断的方法。通过喷油泵试验台进行了喷油器典型故障模拟试验,测取了高压油管燃油压力波,分析了不同故障状态下燃油压力波动特征及规律,建立了基于深度残差的卷积神经网络(Res-CNN)模型,以一维燃油压力波信号为输入,进行喷油器故障诊断检测及验证,并对故障特征学习过程进行了可视化分析。结果表明,该模型较传统方法具有更高的诊断准确率,验
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