【摘 要】
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针对拖拉机发动机检修人员技术水平较低、故障检测系统依赖人工检验程度较高的问题,基于大数据对拖拉机发动机故障检测系统进行了设计.系统主要组成为数据采集模块、数据库、智能分析模块、检测模块、信息查询和维护模块和检修模块.为了避免人工操作对故障检测的干扰,采用卷积神经网络的故障检测方式对拖拉机发动机进行故障类型识别,并对卷积神经网络结构进行设计,提升故障检测智能化水平.为验证发动机故障检测系统的有效性,通过温度和效率变化数据对系统进行测试和训练.试验结果表明:系统可以准确地检测和识别故障类别.
【机 构】
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重庆财经职业学院,重庆 402160
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针对拖拉机发动机检修人员技术水平较低、故障检测系统依赖人工检验程度较高的问题,基于大数据对拖拉机发动机故障检测系统进行了设计.系统主要组成为数据采集模块、数据库、智能分析模块、检测模块、信息查询和维护模块和检修模块.为了避免人工操作对故障检测的干扰,采用卷积神经网络的故障检测方式对拖拉机发动机进行故障类型识别,并对卷积神经网络结构进行设计,提升故障检测智能化水平.为验证发动机故障检测系统的有效性,通过温度和效率变化数据对系统进行测试和训练.试验结果表明:系统可以准确地检测和识别故障类别.
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