【摘 要】
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提出一种依赖关联维数改进算法（An improved algorithm for correlation dimension,IACD）的汽车发动机故障特征选择.在本文提出的算法中,参数化L1频率上的汽车发动机延迟通过这
【机 构】
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安徽交通职业技术学院汽车与机械工程系
【基金项目】
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安徽省高职教育创新发展项目“校企共建的生产性实训基地”（XM-02-02）,安徽省高职教育创新发展项目“基于‘四元合一’的汽车技术运用协同创新中心”（XM-16-02）
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提出一种依赖关联维数改进算法（An improved algorithm for correlation dimension,IACD）的汽车发动机故障特征选择.在本文提出的算法中,参数化L1频率上的汽车发动机延迟通过这种方式对于以往发动机故障特征选择方法中,由于进行判断值组合而产生的汽车发动机故障特征问题可以实现很好的解决,而且多路径效应放大的消极影响也能够得到有效地消除.本文对于两种发动机故障特征选择分析方法进行了对比分析,结果表明利用本文所提出的算法,精化函数所需的收敛时间是更短的,而且收敛解的稳定
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