【摘 要】
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研究了基于短时AR分析、小波多分辨率分析和小波包分析的故障特征提取和识别方法，分析了柴油机气缸盖振动信号特征提取方法。得出了两条重要结论：基于短时AR分析的柴油机气缸盖
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研究了基于短时AR分析、小波多分辨率分析和小波包分析的故障特征提取和识别方法，分析了柴油机气缸盖振动信号特征提取方法。得出了两条重要结论：基于短时AR分析的柴油机气缸盖振动信号整循环特征提取方法特别适合于短序列数据的分析；利用小波多分辨率分析和小波包分析以及Kllback-Leiblet信息量最小，对柴油机表面振动信号进行分解与分析，确定各故障状态的特征频带，进而可用频带的时间序列的时序模型作为特征矢量，实现对柴油机运行状态故障的诊断。
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