【摘 要】
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鉴于目前发动机故障诊断的实际状况,以及发动机故障诊断的重要性,该文在研究和比较了汽车发动机各种故障诊断技术的基础上,把新兴的知识发现和数据挖掘新技术——粗糙集理论
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鉴于目前发动机故障诊断的实际状况,以及发动机故障诊断的重要性,该文在研究和比较了汽车发动机各种故障诊断技术的基础上,把新兴的知识发现和数据挖掘新技术——粗糙集理论运用到发动机故障诊断中,系统地研究了粗糙集理论在发动机故障诊断中的运用.发动机振动信号蕴含着发动机的大量状态信息,故障信息在机体振动信号中能够得到很好的反映,利用振动信号进行发动机故障诊断具有诊断速度快、准确率高和能够实现在线诊断的优点.该文利用功率谱分析、小波多分辨分析等理论,对发动机振动信号进行时域分析、频域分析和时-频分析,提取表征发动机故障的特征参数.该文在探讨了粗糙集理论思想和原理的基础上,基于粗糙集理论,根据发动机振动信号获取的特征,建立了发动机故障诊断决策表,运用粗糙集知识约简和范畴约简,消除了冗余特征,获取了简化的决策规则.通过对发动机典型故障进行实例测试,结果表明,应用基于粗糙集理论获取的故障诊断决策规则能有效地对故障进行诊断,从而验证了该故障诊断决策规则的有效性和实用性.
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