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针对航空发动机轴承腔润滑中存在的气液两相流问题，应用小波分解中的MALLAT算法将航空发动机轴承腔内各流动状态下的压差信号转换为一组特征量，并将该特征量作为BP神经网络的输入信号，对腔内流型进行识别。研究表明，该方法具有较高的辨识率，可作为轴承腔内流型辨识的一种有效工具。
基于小波和神经网络的流型辨识研究
【摘 要】
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针对航空发动机轴承腔润滑中存在的气液两相流问题，应用小波分解中的MALLAT算法将航空发动机轴承腔内各流动状态下的压差信号转换为一组特征量，并将该特征量作为BP神经网络的输
【机 构】
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南京航空航天大学能源与动力学院
【出 处】
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机床与液压
【发表日期】
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2008年10期
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