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基于小浪包转变(WPT ) ,基因算法(GA ) ,神经网络(BPNN ) 和支持向量用机器制造的背繁殖(SVM ) ,柴油机引擎阀门清理的一个差错诊断方法被介绍。与力量光谱密度分析,与运用条件的引擎有关的典型频率能从颤动信号被提取。小浪系数和根的最大的单个值(BSV ) 意味着在典型频率亚乐队的颤动的平方(RMS ) 值在颤动信号的第三水平分解的目的被提取,并且他们被用作 BPNN 或 SVM 的输入向量。为了避免,在本地最小被套住, GA 被采用。正常和处于不同阀门清理条件测量的差错颤动信号被分析。B