【摘 要】
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现有的发动机故障检测与隔离方法均是基于开环控制,在闭环控制系统下并不适用,本文研究了一种新的闭环控制系统故障检测和隔离方法。针对现有的故障检测方法是对发动机进行实
【机 构】
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吉林大学通信工程学院,长春建筑学院电气信息学院,利物浦约翰莫尔大学技术与环境学院
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现有的发动机故障检测与隔离方法均是基于开环控制,在闭环控制系统下并不适用,本文研究了一种新的闭环控制系统故障检测和隔离方法。针对现有的故障检测方法是对发动机进行实机测试这一问题,对SI发动机进行了非线性仿真,模拟发动机的不同故障,仿真实验验证了该方法的有效性。建立了基于人工神经网络的发动机气路模型,利用RBF神经网络对SI发动机进行建模,分析了神经网络模型训练数据采集的缺点,提出了一种新的数据采集方法,大大提高了模型精度。
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