【摘 要】
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本文将柴油机缸盖表面振动信号的模糊函数结果在频偏-时延相平面上用灰度图表示出来,得到一系列模糊函数图像.对此图像进行归一化处理,降低维数,再采用概率神经网络对模糊函
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本文将柴油机缸盖表面振动信号的模糊函数结果在频偏-时延相平面上用灰度图表示出来,得到一系列模糊函数图像.对此图像进行归一化处理,降低维数,再采用概率神经网络对模糊函数图像进行分类,从而将气阀机构的故障诊断转换为模糊函数图像的分类识别.试验结果表明,利用模糊函数图像和概率神经可以取得很好的诊断结果,识别正确率可达95%,当训练样本比较充足时,识别正确率可达100%.
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