【摘 要】
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利用神经网络的非线性映射，及其高度的自组织和自学习能力，将改进的BP网络应用于柴油机的故障诊断。应用夹持式传感器获得柴油机喷射系统的燃油压力波形，对波形时域分析和特征提
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利用神经网络的非线性映射，及其高度的自组织和自学习能力，将改进的BP网络应用于柴油机的故障诊断。应用夹持式传感器获得柴油机喷射系统的燃油压力波形，对波形时域分析和特征提取，再根据所取得故障信息及其对应的故障类型来构造网络结构，应用附加动量的BP算法，从而实现对故障的分类。通过Matlab仿真理论表明，该方法可以有效地对故障进行识别分类。
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