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| 自组织特征映射在柴油机振动信号模式分类中的应用 | |
| 引用本文： | 赵寅卯,冯辅周,甘露,杨磊.自组织特征映射在柴油机振动信号模式分类中的应用[J].装甲兵工程学院学报,2007,21(2):33-36. |
| 作者姓名： | 赵寅卯 冯辅周 甘露 杨磊 |
| 作者单位： | 1. 装甲兵工程学院,训练部,北京,100072 2. 装甲兵工程学院,机械工程系,北京,100072 3. 装甲兵工程学院,装备指挥与管理系,北京,100072 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;中韩国际合作课题 |
| 摘 要： | 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. |
| 关 键 词： | 特征选择 故障诊断 |
| 文章编号： | 1672-1497(2007)02-0033-04 |
| 修稿时间： | 2006年12月10 |
Application Research of SOFM in Vibration Signal-based Pattern Recognition for Military Diesel Engine |
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| ZHAO Yin-mao,FENG Fu-zhou,GAN Lu,YANG Lei.Application Research of SOFM in Vibration Signal-based Pattern Recognition for Military Diesel Engine[J].Journal of Armored Force Engineering Institute,2007,21(2):33-36. | |
| Authors: | ZHAO Yin-mao FENG Fu-zhou GAN Lu YANG Lei |
| Abstract: | |
| Keywords: | SOFM |
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