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本文利用神经网络聚类学习方法对机械故障的故障模式进行分类，通过实验研究证明该方法作为一种新的自适应模式识别技术，比传统的聚类方法和基于ＢＰ神经网络故障模式识别方法具有较高的模式分类能力。 相似文献
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利用声振监测技术识别气缸压力时域波形的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用数字信号处理技术探讨了应用振动信号对内燃机缸内工作过程进行故障诊断的可行性，提出利用振动信号时域恢复气缸压力波形的理论和方法，并对该方法在故障诊断中实际应用作了论述。 相似文献
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