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在简述多传感器信息融合技术和BP诊断神经网络的基本概念后,详细讨论了基于神经网络多传感器信息融合的柴油机故障诊断技术,给出了测试系统框图和数据处理模式.在4135柴油机上进行的10种故障状态和7种神经网络输入特征的故障监测和诊断实验表明,压力信息与振动信息的融合诊断效果比单一压力信息或单一振动信息要好,融合诊断的正确识别率比单一信息分别提高了1.6%和28.3%,神经网络多源信息融合技术对复杂机械故障状态有较好的可诊断性和准确性.