【摘 要】
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针对气门故障,以缸盖振动信号的小波包能量谱作为故障特征参数,提出一种粗糙集（RS）与改进的量子微粒群径向基函数神经网络（QPSO-RBF NN）相结合的故障诊断方法.首先应用粗糙集对试
【机 构】
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重庆通信学院控制工程重点实验室,重庆理工大学汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室
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针对气门故障,以缸盖振动信号的小波包能量谱作为故障特征参数,提出一种粗糙集（RS）与改进的量子微粒群径向基函数神经网络（QPSO-RBF NN）相结合的故障诊断方法.首先应用粗糙集对试验所得的特征参数进行属性约简,去掉冗余信息,简化RBF网络的结构;然后将带变异算子的QPSO算法引入到RBF网络的学习过程中,改进其现有的学习算法,进一步提高故障预测能力.通过对6135D型柴油机气门故障进行诊断,结果表明该方法提高了诊断的精度和效率.
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