论文部分内容阅读
采用小波变换和bp神经网络的辅助式结合,通过小波变换提取故障特征向量作为bp神经网络的输入值,设计并组建了小波神经网络；利用小波变换模极大值分析高压油管燃油压力信号的奇异性,提取故障特征向量；根据故障采集数据并建立学习样本,通过网络训练建立bp神经网络输入和输出间良好的非线性映射,进而通过特征向量输入bp神经网络来诊断故障.实验数据分析表明:该方法具有良好的诊断效果.