【摘 要】
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针对电子油门踏板的工作状况,基于概率神经网络原理,建立故障诊断模型。根据实际采集的试验数据,通过电子油门踏板故障分类器设计并定义6种故障判断模式,测试4组不同故障顺序
【机 构】
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湖南大学机械与运载工程学院,广西工业职业技术学院汽车工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51776062);湖南省科技计划重点项目(2017GK2201)~~
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针对电子油门踏板的工作状况,基于概率神经网络原理,建立故障诊断模型。根据实际采集的试验数据,通过电子油门踏板故障分类器设计并定义6种故障判断模式,测试4组不同故障顺序的试验样本。在MATLAB中检查定义变量对应的维度后,开展故障诊断,得出正确的诊断结果。研究结果表明:概率神经网络故障模型可以省时、高效地预测故障类型,且测试试验数据显示顺序结构诊断用时最少。
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