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为实现柴油机异响故障的不解体诊断，采用双麦克风采集发动机噪声信号，利用小波分解技术对采集的声压信号进行分解，通过比较不同的小波分解方法，确定用于故障诊断的声音特征参数，最后构建BP神经网络进行模式识别。试验结果表明，采用双麦克风对发动机进行故障诊断的方法准确性高，可以应用于发动机异响故障诊断。
基于声信号和BP神经网络的柴油发动机故障诊断
【摘 要】
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为实现柴油机异响故障的不解体诊断，采用双麦克风采集发动机噪声信号，利用小波分解技术对采集的声压信号进行分解，通过比较不同的小波分解方法，确定用于故障诊断的声音特征参数，最
【机 构】
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陆军军事交通学院研究生管理大队,陆军军事交通学院军用车辆系
【出 处】
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军事交通学院学报
【发表日期】
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2017年12期
【基金项目】
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天津市自然科学基金项目(15JCTPJC64200)
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