摘要：为了准确识别柴油机的磨损状态,实现设备的"视情维修",将柴油机的磨损状态分为轻微磨损、正常磨损、异常磨损和剧烈磨损状态4个等级.采用油液分析技术中的铁谱分析和光谱分析技术监测柴油机的磨损状况,选取光谱磨损元素的含量和3个定量铁谱参数作为输入参数,应用BP神经网络对柴油机的磨损状态进行自动识别.验证结果表明,将BP神经网络应用到基于铁谱和光谱联合监测的磨损状态评价体系中,可以准确客观地评价柴油机的磨损状态级别,具有一定的智能化.

关键词：bp神经网络 柴油机 磨损状态评价 铁谱技术 光谱技术 

单位：石油大学(北京)机电学院