【摘 要】
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研究了信息融合技术在电控发动机故障诊断中的应用.研究结果表明,基于神经网络的特征层信息融合诊断效果明显优于单一传感器,而且可实现信息压缩,进行实时处理与诊断;基于Dem
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研究了信息融合技术在电控发动机故障诊断中的应用.研究结果表明,基于神经网络的特征层信息融合诊断效果明显优于单一传感器,而且可实现信息压缩,进行实时处理与诊断;基于Dempster-Shafer证据推理的决策层信息融合,可对异质传感器信息进行非同步处理,对发动机故障分类准确性高、可靠性强,但融合精度不及特征层融合方法,预处理代价高.在实际应用中,应根据传感器类型、信号预处理方式、系统的复杂程度等合理选择信息融合方法.
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