基于神经网络的内燃机车燃烧系统故障诊断

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提出一种内燃机车燃烧系统故障诊断的新方法。燃烧系统的工作状态由柴油机功率、燃油消耗率、燃油压力、增压压力和排气温度等热工参数决定,介绍了有关参数的测量与计算,利用附加动量及自调整学习速率的BP神经网络对内燃机燃烧系统进行故障诊断。通过实例证明该方法是一种行之有效的方法。 A new method for fault diagnosis of diesel locomotive combustion system is proposed. The working status of the combustion system is determined by the thermal parameters such as diesel engine power, fuel consumption rate, fuel pressure, boost pressure and exhaust gas temperature. The measurement and calculation of relevant parameters are introduced. The BP neural network with additional momentum and self-adjusting learning rate On the combustion engine combustion system for fault diagnosis. An example shows that this method is an effective method.
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