《表1 故障种类矩阵：基于BP神经网络的水果气调包装机械故障诊断方法》

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《基于BP神经网络的水果气调包装机械故障诊断方法》

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将水果包装容器中气体种类和含量的数据作为网络的输入特征向量。反应水果气调包装机械故障的特征气体主要是包装容器内的N2、O2、CO2、CO、C2H4 5种气体。将这5种气体作为基本对象进行分析，当水果气调包装机械某个部件出现故障后，包装容器内气体种类或含量会出现相应的变化。将水果气调包装机械故障的CO充入设备故障、CO2充入设备故障、O2充入设备故障、N2设备充入设备故障、抽真空设备故障以及CO、CO2混合气体充入故障、CO、N2混合气体充入故障、CO2、N2混合气体充入故障8种故障类型进行编码作为神经网络输出。建立水果气调包装机故障种类矩阵T（如表1所示）。