公开(公告)号：CN112504682A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011520723.6

申请日：2020-12-21

申请人： 中国人民解放军63963部队 ,  大连理工大学

发明人： 陈悦峰 ,  孙希明 ,  于深 ,  邹永显 ,  王嫒娜 ,  麻雄 ,  陈文英

IPC分类号： G01M15/00 ,  G06N3/00 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于粒子群优化算法的底盘发动机故障诊断方法及系统，所述诊断方法包括：采用动态惯性因子的粒子群优化算法，确定核主成分分析算法的核函数的参数；利用粒子群优化算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行寻优处理，并利用训练样本集对初始化后的BP神经网络模型进行训练，获得训练好的BP神经网络模型；采用参数确定好的核主成分分析算法确定监测数据是否为故障数据；当监测数据为故障数据时，将监测数据输入训练好的BP神经网络模型，确定监测数据对应的故障种类。本发明将粒子群优化算法、核主成分分析算法及BP神经网络模型结合，利用底盘发动机的润滑油液中含有丰富的故障信息，实现底盘发动机故障的高效和准确地诊断。