【摘 要】
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消除异常燃烧是推进氢燃料发动机技术进步的关键之一,快速、有效、灵敏地获得异常燃烧信号是抑制异常燃烧的前提.分别对氢发动机正常燃烧和早燃压力信号进行时间序列采样,构
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消除异常燃烧是推进氢燃料发动机技术进步的关键之一,快速、有效、灵敏地获得异常燃烧信号是抑制异常燃烧的前提.分别对氢发动机正常燃烧和早燃压力信号进行时间序列采样,构造特征向量.将构造出的特征向量作为径向基函数网络的学习样本,利用径向基函数网络能逼近任意非线性函数的能力,对网络进行训练.结果表明：训练好的网络具有很好的泛化和学习能力,可以有效地诊断氢发动机的异常燃烧,并能灵敏地识别出异常燃烧故障的严重程度.
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