基于时序分析与神经网络的气阀机构故障诊断

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：通过模拟柴油机气阀机构的两种主要故障：气门漏气和气门间隙异常进行实验，采集缸盖表面的振动信号。利用时间序列分析方法对振动信号建立AR和ARMA模型，利用其参数及残差等指标作为特征参数，提取时域的均方根等指标。最后利用人工神经网络进行故障模式识别。结果表明方法是可行的，效果较好。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90837X/200101/5266995.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：神经网络 故障诊断 神经网 arma模型 时间序列分析 内燃机 神经网络 振动 气阀机构 时间序列分析