基于信息融合技术的汽车电控发动机故障诊断的研究

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该论文建立了基于虚拟仪器技术的信号采集与数据处理系统,它能实现仪器面板切换和功能选择,完成数据采集卡驱动,通道切换、数字I/O输出、数据自动记录,从而对发动机进行实时数据的采集、历史数据和暂态数据的显示,以及数字滤波、频谱分析、波形显示等方面的数据后处理,从而获取原始诊断信息,这是应用信息融合技术的前提;研究多传感器信息融合诊断原理;探讨神经网络诊断原理,应用优化设计理论,研究几种BP神经网络算法;应用Dempster—Shafter 证据理论和神经网络融合方法分别对发动机故障类型进行识别分类研究,试验结果表明,多传感器信息融合技术用于发动机故障诊断是可行的、可靠的.
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