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本发明的目的在于提供一种共轨喷油器故障诊断方法,第一步信号采集,采用高压油管压力信号作为喷油器故障源信号;第二步信号预处理,利用改进的EEMD分解方法对油管压力信号进行滤波处理;第三步故障特征提取,计算滤波后油管压力信号的层次加权排列熵,以信息熵值作为喷油器故障特征指标;第四步训练分类器,利用得到的信息熵值训练SVM多分类器;第五步分类识别,将测试样本的信息熵值作为特征向量输入训练完成的SVM多分类器中,输出共轨喷油器故障识别分类结果。本发明提高了共轨喷油器故障诊断的准确率和智能化水平,可以实时
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112761843 A
(43)申请公布日 2021.05.07
(21)申请号 202110188029.7
(22)申请日 2021.02.18
(71)申请人 哈尔滨工程大学
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