《表1 第1神经网络训练数据》

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《基于人工神经网络的柴油机失火故障诊断》

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由于神经网络具有较强的泛化特性，因此网络训练采用更少的训练数据。虽然只是判断不同的失火模式，但需判断的数据种类最多。第1个神经网络训练数据如表1所示，每种工况下的样本为100组。数据选取了位于低速区间的1 200r/min和高速区间的1 800r/min；负荷选取了空载和一定负荷两种工况；故障种类选取了单个气缸完全失火（1#，2#，3#，4#，5#和6#）、两个气缸完全失火（1#5#，1#6#和4#5#）、单个气缸供油系数0.6(1#和5#）和正常工况。