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通过分析柴油机在磨合期、不同摩托小时和拉缸等典型状态下的振动信号样本,计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,按照类别可分离性判据进行特征选择,寻找出能够代表发动机不同状态的有效特征参数,同时降低特征向量空间的维数,最后利用自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map)进行发动机不同状态的分类.分析结果表明,SOFM能够对各类模式进行有效的分类,准确率达到92%以上. 相似文献
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提出了一种计算非单调关联故障树顶事件失效概率的新方法,其基本思想是利用BDD进行故障树中顶事件的不交化工作,可避免求PIS和PIS的最小覆盖的运算过程,为有效解决其运算的NP困难问题提供了一条新的途径。 相似文献
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