基于BP神经网络的发动机故障诊断方法
Abstract:
本发明公开了一种基于BP神经网络的发动机故障诊断方法,包括(1)采集发动机故障数据,列出发动机故障原因;(2)确定BP神经网络模型的最佳隐含层节点数,建立BP神经网络模型;(3)根据已有的故障数据训练BP神经网络模型;(4)利用训练得到的BP神经网络模型,对采集的发动机数据进行分析,确定数据所对应的故障原因。以往发动机故障诊断存在机理复杂、检测精度低、成本高、不能显示故障原因等缺陷,本发明主要应用在发动机的故障诊断诊断方面,比以往的方法更具优势性,节省了成本,提升建模效率,可以快速锁定最优的隐含层节点数。
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