基于改进神经网络的柴油机系统故障诊断

 BP神经网络可以利用其高度的非线性映射和自组织能力有效解决柴油机系统的故障诊断定位问题。但是标准的BP网络有自身无法克服的一系列问题,因此对标准BP网络的学习方法做出改进,并以此理论建立柴油机系统故障诊断的整体模型。为了检验改进理论的准确性,根据柴油机燃油系统的故障建立网络模型并诊断进行检验。MATLAB仿真结果表明,改进算法有效地提高了学习的效率与稳定性,加快了收敛速度,能有效解决故障的诊断与定位,并且具有良好的稳定性。