1、“.....目标是找出组拟合多项式，以便用更光滑的曲线来拟合数据点。样条插值函数有三种调用格式，分别为直接插值法，根据样本数据,求插值点横坐标所对应的三次样条插值,计算插值的样条函数法，先从样本数据,获得逐段多项式样条函数数据，再通过调用函数来得到，获得横坐标对应的插值,根据逐段多项式样条函数数据，计算对应的函数值。般情况下使用第种调用方式。函数依据样本数据,及插值点横坐标，寻求拟合和的三次样条内插多项式，然后计算这些多项式，对每个的值，寻找相应的。该方式适合于只需要组内插值的情况......”。

2、“.....再次计算三次样条系数便没有意义。此种情况下，便可以采取第二种调用方式，形式的数组调用函数，通过形式参数，计算插值点对应的函数值。因此可以说，对于同组样本数据和相同待求参数，直接插值法和计算插值的样条函数法的执行结果相同。直接插值法在每次插值时必须直接调用样本数据而旦样条函数生成，计算插值时，就不再调用样点，而且可以象解析函数那样直接进行微分和积分。在对汽缸压力进行插值时，我采用了样条函数插值，并运用了第二种调用方式......”。

3、“.....在中编的程序为文件调试过程运行文件，不断的改变转速验知识人为选择,因此,网络的学习速度大大加快,并在定程度上回避了梯度下降法传播路径复杂故障与特征参数的映射关系模糊,再加上边界条件的不确定性运行工况的多变性,使故障征兆和故障原因之间难以建立准确的对应关系。模糊神经网络应用模糊集合论模糊语言变量及模糊逻辑推理来模拟人的模经网络分布式信息存储和并行处理,避开了模式识别中建模和特征提取的麻烦,从而消除了模式不符和特征提取不当所带来的影响,使故障状态易于识别。模糊神经网络在故障诊断应用中具有广阔的前景......”。

4、“.....在神经网络中引入模拟退火法和遗传算法,可以有效地解决局部极值,提高算法的收敛速度。自适应神经网络模式识别。传统模式识别过程在特征提取上具有很大的盲目性,效率低。而自适应神经网络利用神例的训练和学习,用分布在神经网络中的连接权值来表达所学习的故障诊断知识,具有对故障的联想记忆模式匹配和相似归纳的能力,可以实现故障和征兆间的复杂的非线性映射关系。但是,基本算法存在着局部极值和收网络在柴油机故障诊断中的应用主要有神经网络直接用于故障诊断,通过选择关键参数作为网络的输入层,故障类型在输出层给出......”。

5、“.....它通过对故障实定,目前所采用的谱分析故障诊断方法,只是根据功率谱的形状特征,用相似比较的办法进行确定。在不同的故障形式产生相似形状功率谱图时,有可能发生误诊,给实际判断工作造成很大困难。基于神经网络的故障诊断法神经又有横向性,这特性带来了柴油机这复杂系统中多个故障并存的现实,多故障的同时诊断导致对故障能否准确定位这十分困难的诊断问题。④柴油机各类故障所对应的振动频率,无论从理论上还是实践中都较难准确确台型号柴油机振动信号的分析法,对另型号的柴油机未必可行对同机型取不同的测点进行测量......”。

6、“.....所测量的结果都有可能是矛盾的。柴油机振源多,系统传递路径复杂,故障既有纵向性,又台型号柴油机振动信号的分析法,对另型号的柴油机未必可行对同机型取不同的测点进行测量,即使故障类型相同,所测振动信号特征提取分析法的依据是振动中包含有振源信息和状态等信息,振动监测及故障诊断的出发点是在机械动力特性分析及谱分析基础上,研究柴油机运行过程中的故障原因与对应的状态,主要分析方法有时域分析法振动信号的时域特征参数主要有峰峰值均值均方幅值方差标准差三阶距四阶距波形因子脉冲因子裕度因子等。这些特征参数由于测量比较直接......”。

7、“.....同时也可以作为其它诊断方法的特征提取参数。频域分析法频域分析主要是通过种变换,将振动信号从时域变换到频域,然后再进行特征提取的种方法。处理方法有古典谱估计法和现代谱估计法。古典谱法基于快速算法,包括周期图法相关分析相干分析自谱互谱细化谱倒频谱传递函数谱趋势分析等等。现代谱法包括最大熵谱估计时序分析以及最小方差法等。古典法的优点是可以用快速计算,物理意义明确缺点是谱分辨率偏低,需要的数据量大,加窗后会产生泄露,方差性能不好。现代谱分析法具有较高的分辨率,对数据量的要求较少,但是容易产生波形失真,信噪比低......”。

8、“.....对柴油机而言,由于其结构复杂,震源众多,其振动信号在通频带范围内均有大量能量分布,单纯用时域或频域分析法则存在分辨率不足的问题。时频分析法弥补了这缺点。主要方法有短时傅里叶变换其数学表达式为它具有时频局部化的功能,在时频中相当于带通滤波器。当变化时可以使窗函数在整个时域上滑动,因而具有时间局部化的特点。可分析非平稳信号,但对准平稳信号效果更佳,当选定后,时域分辨率不变,缺乏细化功能,反映强烈瞬变非平稳信号的能力不足......”。

9、“.....由于窗函数的局部化性质以及的关系,它具有对准平稳信号及非平稳信号分析的能力。小波变换小波变换在振动信号分析中属于种多分辨率的时频分析方法,具有多分辨率的时频局部化快速线性多通道带通滤波等优点,为非平稳信号的分析提供了个有价值的工具。在实际工程应用中,常使用简单方便的二进小波变换。小波变换的数学表达式为小波变换相当于个带通滤波器和个低通滤波器,在高频范围时间分辨率高,在低频范围频率分辨率高信号的分解和重构可有针对性地选择有关频带信息全频带分析的结果,信息量既无冗余,也无疏漏。近年来......”。