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摘 要: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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910746595.8 | 专利名称: | 基于BP神经网络的发动机故障诊断方法 |
申请日: | 2019-08-13 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01M15/05搜分类 网络传输 发动搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |