一种自适应在线预测柴油机状态方法及系统
摘要:
本发明涉及柴油机故障诊断技术,具体提出一种在线预测柴油机故障的方法,柴油机运行状态数据表记录柴油机各工作系统的运行数据,建立故障诊断与预测模型SOM‑PNN神经网络模型,并调用Sarsa()算法拟合,最后将得到柴油机各工作系统的故障状态、故障向量样本以及解决故障对应的动作存入故障状态预测表,本发明为柴油机故障的特征提取和故障诊断预测提供了新的手段,使得预测数据不再孤立,实现了柴油机故障的快速定位及诊断。
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