《表5 RBF神经网络诊断结果》

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《基于径向基神经网络的发动机故障诊断技术》

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此时，RBF神经网络训练完成，将20组测试样本带入网络中做最终测试，其中有18组数据的诊断结果与实际故障保持一致，仅有两组数据没有达到要求，网络诊断的准确率达到90%，见表5，诊断结果如图5所示，其中故障样本3和样本11发生了错判，样本3将一缸故障误判为二缸故障，样本11将二缸故障误判为四缸故障，造成这种误判的原因主要是传感器信息采集不足，但总体能够判断出发动机气缸出现故障，但在进一步定位到具体哪一气缸出现故障还有待进一步研究。从测试结果可以看出利用RBF神经网络进行发动机故障诊断，这种方法是可行的。