【摘 要】
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利用神经网络的非线性映射，及其高度的自组织和自学习能力，将SOM网络应用于柴油机的故障诊断。利用夹持式传感器获得柴油机喷射系统的燃油压力波形，对波形进行时域分析和特征提
【机 构】
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西安建筑科技大学机电工程学院,北京首钢冷轧薄板有限公司
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利用神经网络的非线性映射，及其高度的自组织和自学习能力，将SOM网络应用于柴油机的故障诊断。利用夹持式传感器获得柴油机喷射系统的燃油压力波形，对波形进行时域分析和特征提取。根据所取得故障信息及其对应的故障类型来构造网络结构，用单一故障样本对网络进行训练，根据输出神经元在输出层的位置对故障进行判断。通过仿真实验验证SOM神经网络在柴油机故障诊断的正确性。经实例分析证明，该方法可对故障进行有效诊断。
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