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基于小波和神经网络的柴油机失火故障检测   总被引:1,自引:1,他引:0  
采用LabVIEW虚拟仪器搭建柴油机故障测试平台,采集了柴油机在正常、进气管阻塞、排气管阻塞、供油不足4种状态下的振动信号。利用小波分析对信号使用改进阈值消噪方法进行消噪,得出缸盖振动信号的频谱图,将柴油机振动信号的频率与能量的特征作为振动信号的特征值,设计了基于BP神经网络的柴油机故障诊断识别系统,识别准确率均达到80%以上。  相似文献   
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