CAJ | 학술논문

现代汽车工业中,汽车故障有近20%是由汽车后桥引起.后桥故障诊断的难度大并且技术落后,导致后桥总成故障率居高不下,给厂家带来了巨大的经济和名誉损失.为了替代落后的诊断方法,实现后桥总成故障诊断的自动化和智能化,降低后桥总成故障率,本文基于小波包变换和径向基神经网络技术提出了一种新型的汽车后桥总成故障诊断算法.首先,介绍了小波包和径向基神经网络的基础知识并对常见后桥故障类型进行了分类,得到后桥总成故障模式;然后,实现了对重构后桥振动信号进行四层小波包重构,得到了各频率段能量特征向量,继而与重构信号的方差、偏度和峰度构成了特征输入向量;接着,使用适量的后桥振动样本数据进行建立并训练了用于故障诊断的径向基神经网络;最后,利用50套后桥验证数据验证了所建立的神经网络在故障诊断中的实际效果,网络的故障诊断率达到了92%.
현대기차공업중,기차고장유근20%시유기차후교인기.후교고장진단적난도대병차기술락후,도치후교총성고장솔거고불하,급엄가대래료거대적경제화명예손실.위료체대락후적진단방법,실현후교총성고장진단적자동화화지능화,강저후교총성고장솔,본문기우소파포변환화경향기신경망락기술제출료일충신형적기차후교총성고장진단산법.수선,개소료소파포화경향기신경망락적기출지식병대상견후교고장류형진행료분류,득도후교총성고장모식;연후,실현료대중구후교진동신호진행사층소파포중구,득도료각빈솔단능량특정향량,계이여중구신호적방차、편도화봉도구성료특정수입향량;접착,사용괄량적후교진동양본수거진행건립병훈련료용우고장진단적경향기신경망락;최후,이용50투후교험증수거험증료소건립적신경망락재고장진단중적실제효과,망락적고장진단솔체도료92%.