基于神经网络的发动机智能诊断

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为提高机械设备的维修诊断能力,提出了基于神经网络的智能诊断技术。采用自适应调整步幅的BP算法,改进后的算法,在误差精度高时能极大提高收敛速度,减少误判率。利用12150L发动机进行了实验,设置典型故障,采集声音信息,对原始声音信号进行解读、采样和分析,形成样本,通过学习和测验,该系统对预设的故障都进行了成功的判断,达到了预期的目的;而且智能诊断系统能分清熟练工人都无法直观判断的故障。实验结果表明,基于神经网络的智能诊断是可行的,具有良好的推广应用价值。
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