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摘要
为了有效利用装甲车辆起动电动机的采集数据,在起动过程中对电动机进行实时诊断,提出了一种基于BP神经网络的装甲车辆起动电动机的故障诊断方法。该方法包括训练学习和测试验证两部分。训练学习是利用训练样本数据获得诊断率较高的网络模型,测试验证是用实时测量的数据验证网络模型的有效性和优越性。以起动电动机四种不同的工作状态对应的起动电流和振动信号为例,利用时频分析技术提取特征向量组作为BP神经网络模型的样本数据,对其迭代训练获得最佳的网络结构,对比具有不同BP训练函数的神经网络模型,得出基于Levevberg-Marquardt算法的最优网络模型。测试样本验证的结果表明,该方法能够有效诊断装甲车辆起动电动机的故障,识别率较高。
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单位中国人民解放军装甲兵工程学院
