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本文在阐述了发动机气门漏气声学特性及其振动诊断机理的基础上，针对发动机缸盖振动信号的特点，运用小波包对采集的振动信号进行3层分解、重构、提取特征向量。然后将特征向量作为概率神经网络的输入，构建网络模型。再用测试数据验证诊断模型的正确性。诊断结果表明该方法是可行的，并取得了较好的效果。
基于小波包和概率神经网络的气门漏气故障诊断研究
【摘 要】
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本文在阐述了发动机气门漏气声学特性及其振动诊断机理的基础上，针对发动机缸盖振动信号的特点，运用小波包对采集的振动信号进行3层分解、重构、提取特征向量。然后将特征向量
【机 构】
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西南林业大学机械与交通学院,江南工业集团有限公司民品技术研究所
【出 处】
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内燃机与动力装置
【发表日期】
：
2014年2期
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