《表1 0 缸盖声发射信号BPA值》

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《基于多源信息融合的柴油机故障诊断方法》

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当BP神经网络建立后，将缸盖声发射信号特征参数、缸盖振动信号特征参数和机体声发射信号特征参数的特征空间数据分别输入已经过训练的BP神经网络进行局部诊断，根据式（10）～式（12）对神经网络局部诊断结果进行BPA。根据步骤（4）的决策规则对随机抽取的2 000组测试样本进行融合诊断，得出BP神经网络的局部诊断正确率S={0.571 0，0.612 5，0.719 5}。神经网络的局部诊断结果如表7～表9所示，得到的BPA值如表10～表12所示。