【摘 要】
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对燃油系统测量元件进行了基于小波变换、小波RBF神经网络的故障诊断方法研究,并将这些方法在燃油系统中进行了验证。研究了Matlab和C++ Builder的交互编程及各诊断方法的实
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对燃油系统测量元件进行了基于小波变换、小波RBF神经网络的故障诊断方法研究,并将这些方法在燃油系统中进行了验证。研究了Matlab和C++ Builder的交互编程及各诊断方法的实现,并编制了基于以上智能诊断方法的燃油系统状态检测和故障诊断及管理软件,软件计算的结果验证了小波RBF神经网络算法的可行性。
The fault diagnosis methods of fuel system measuring components based on wavelet transform and wavelet RBF neural network are studied, and these methods are verified in the fuel system. The interactive programming of Matlab and C ++ Builder and the realization of each diagnosis method are studied. The fuel system state detection and fault diagnosis and management software based on the above intelligent diagnosis method are also compiled. The result of software calculation validates the feasibility of wavelet RBF neural network algorithm .
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