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针对装甲车辆柴油机摩托小时不能真实反映实际技术状况的问题,通过提取气缸压缩压力、加速时间、减速时间、供油提前角、振动能量和平均燃油流量等状态参数,运用主成分分析和BP神经网络相结合的方法构建了一种柴油机状态评估模型;该模型首先利用主成分分析方法将多个参数简化为两个综合参数,并根据综合参数的散点图对柴油机的状态进行初步划分,得到BP神经网络的训练数据;最后通过建立BP神经网络进行状态评估;评估结果表明,该模型准确度高,具有较好的应用和推广价值。 相似文献
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在分析基于短时傅里叶变换、基于Morlet小波变换和基于Wigner-Ville分布的谱峭度法的基础上,文章研究了一种基于广义S变换(GST)的谱峭度法,通过GST计算信号的谱峭度,选出最佳包络信号,并结合频谱分析来自动进行滚动轴承故障诊断。模拟故障信号和实车测试信号分析验证了基于GST的谱峭度法的有效性。 相似文献
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