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磨粒能够直接反映发动机的磨损过程和磨损状态,对磨粒的准确识别是实现发动机故障诊断和状态监测的关键环节.针对单一的智能方法在磨粒识别中的局限性,提出了一种基于信息融合技术的多模型磨粒智能识别方法.首先利用灰色关联度、模糊优选和神经网络模型对磨粒进行识别,得到3组初始识别结果,归一化后作为3组基本概率分配函数,利用D-S证据理论对其融合得到最终识别结果.实例计算表明,与单一智能模型相比,提出的识别方法提高了磨粒识别的区分度和准确率,并具有良好的通用性、适应性和容错性,为发动机磨损磨粒识别提供了一种新的有效的方法. 相似文献
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针对某些装备维修标准不明确的现状,通过对其设计加工、装配精度、使用管理、保养情况、维修情况等影响零件寿命的因素进行分析,为设计单位、装配单位、部队使用及维修分队提供有益建议. 相似文献
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研究支持向量机(SVM)中常用核函数及其参数对分类效果的影响.在此基础上,联系柴油机尾气数据,应用交又确认法(CV)得到在该数据集下拥有不同常用核函数的SVM的最优参数,及在最优参数下SVM的三个性能指标,即对训练集的交叉确认准确率、对测试集的分类准确率和寻优时间.对比各性能指标,结果表明:对于柴油机尾气数据,径向基核... 相似文献
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