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基于降噪-残差神经网络的发动机部分失火故障诊断
被引量:
1
1
作者
庞皓乾
张攀
+3 位作者
王文
王彦军
邹佳华
高文志
《内燃机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期91-100,共10页
针对发动机单缸部分失火故障,提出基于小波阈值降噪和残差神经网络的“降噪-残差神经网络”故障诊断方法。通过降噪与深度学习算法相结合,将小波阈值降噪后的振动信号输入到残差神经网络进行故障诊断;使用短残差块进一步防止网络的退化...
针对发动机单缸部分失火故障,提出基于小波阈值降噪和残差神经网络的“降噪-残差神经网络”故障诊断方法。通过降噪与深度学习算法相结合,将小波阈值降噪后的振动信号输入到残差神经网络进行故障诊断;使用短残差块进一步防止网络的退化,并利用大卷积核增大长数据输入的卷积视野,提高信号故障特征的提取能力。测试结果证明该方法不仅实现了未参与训练的运转工况97%以上的故障诊断准确率,而且对于加入高斯噪声后的含噪声信号也能实现较高的诊断准确率。通过与其他故障诊断网络进行对比证明了该方法的优越性。
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关键词
部分失火
故障诊断
振动信号
小波阈值降噪
残差神经网络
短残差块
下载PDF
职称材料
题名
基于降噪-残差神经网络的发动机部分失火故障诊断
被引量:
1
1
作者
庞皓乾
张攀
王文
王彦军
邹佳华
高文志
机构
天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室
中国重汽集团青岛重工有限公司
出处
《内燃机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期91-100,共10页
基金
国家自然科学基金重点项目(51636005)。
文摘
针对发动机单缸部分失火故障,提出基于小波阈值降噪和残差神经网络的“降噪-残差神经网络”故障诊断方法。通过降噪与深度学习算法相结合,将小波阈值降噪后的振动信号输入到残差神经网络进行故障诊断;使用短残差块进一步防止网络的退化,并利用大卷积核增大长数据输入的卷积视野,提高信号故障特征的提取能力。测试结果证明该方法不仅实现了未参与训练的运转工况97%以上的故障诊断准确率,而且对于加入高斯噪声后的含噪声信号也能实现较高的诊断准确率。通过与其他故障诊断网络进行对比证明了该方法的优越性。
关键词
部分失火
故障诊断
振动信号
小波阈值降噪
残差神经网络
短残差块
Keywords
partial misfire
fault diagnosis
vibration signal
wavelet threshold noise reduction
residual neural network
short residual blocks
分类号
TK428 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于降噪-残差神经网络的发动机部分失火故障诊断
庞皓乾
张攀
王文
王彦军
邹佳华
高文志
《内燃机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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参考文献
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