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将时间序列分析和神经网络相结合应用于柴油机振动故障诊断．从时间序列分析的结果中提取柴油机故障的特征参数，然后以此建立相应的神经网络，识别柴油机的运行故障，大大提高诊断的准确性．讨论柴油机气阀间隙异常的诊断和柴油机负荷状态的识别，并给出振动特征参数与柴油机工作状态之间的关系．
基于BP神经网络与时间序列分析的柴油机故障诊断
【摘 要】
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将时间序列分析和神经网络相结合应用于柴油机振动故障诊断．从时间序列分析的结果中提取柴油机故障的特征参数，然后以此建立相应的神经网络，识别柴油机的运行故障，大大提高诊断的
【机 构】
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上海海事大学商船学院
【出 处】
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上海海事大学学报
【发表日期】
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2006年4期
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