科技信息
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과기신식
SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION
2010年
30期
458-459
,共2页
MATLAB%人机界面%特征提取%神经网络%故障诊断
MATLAB%人機界麵%特徵提取%神經網絡%故障診斷
MATLAB%인궤계면%특정제취%신경망락%고장진단
神经网络作为一种自适应的模式识别技术,较传统的模式识别方法在故障诊断领域有着较大的优势.针对汽车发动机燃油系统经常出现的三类故障,本文首先应用simulink进行了必要的特征提取和数据采集,然后在MATLAB GUI设计的人机界面环境下,应用经训练的神经网络网格进行诊断决策,得出了精确可靠的决策结果.该方法对汽车故障诊断技术的改进和创新具有实际应用意义.
神經網絡作為一種自適應的模式識彆技術,較傳統的模式識彆方法在故障診斷領域有著較大的優勢.針對汽車髮動機燃油繫統經常齣現的三類故障,本文首先應用simulink進行瞭必要的特徵提取和數據採集,然後在MATLAB GUI設計的人機界麵環境下,應用經訓練的神經網絡網格進行診斷決策,得齣瞭精確可靠的決策結果.該方法對汽車故障診斷技術的改進和創新具有實際應用意義.
신경망락작위일충자괄응적모식식별기술,교전통적모식식별방법재고장진단영역유착교대적우세.침대기차발동궤연유계통경상출현적삼류고장,본문수선응용simulink진행료필요적특정제취화수거채집,연후재MATLAB GUI설계적인궤계면배경하,응용경훈련적신경망락망격진행진단결책,득출료정학가고적결책결과.해방법대기차고장진단기술적개진화창신구유실제응용의의.
