1、“.....然后在利用小波变换对信号进行处理，得到故障特征信息，从而来判断发动机故障。模糊理论和神经网络相结合的方法模糊故障诊断是利用模糊集合理论中的隶属函数信号处理方法在发动机故障诊断的应用论文原稿对信号用准相图来表示，再通过关联维数进行计算，通过对比发动机各种不同工况下关联维数的差异，进而对发动机的故障进行判别。信号处理方法在发动机故障诊断的应用论文原稿......”。

2、“.....来判断发动机是否发生故障以及故障类别。混沌与分形理论混沌与分形是非线性动力学系统的两个特，但它们又都是非线性方程所描述的非平衡的过程和结果，混沌是以时间序的种类进行识别。经验模态分解经验模态分解方法是提出用于处理非线性非平稳信号数据的方法，其进本原理就是把信号中不同尺度的波动或趋势逐级分解开来，产生系列具有不同特征尺度的数据序列，每个序列称为个本振动信号测试方法在发动机工作过程中会产生大量的振动信号，当发动机出现种故障的时候......”。

3、“.....因此在对发动机故障诊断时通过对振动信号进行采动机的故障，该方法可以在大量干扰数据下提取出发动机的故障信号，对发动机的故障诊断十分有效。关键词发动机故障诊断信号处理引言由于发动机所处工作环境恶劣和其结构复杂的特性极易出现故障。为了预防引言由于发动机所处工作环境恶劣和其结构复杂的特性极易出现故障。为了预防和诊断故障则需要更多地了解发动机的工作状况......”。

4、“.....从而使诊振动信号，当发动机出现种故障的时候，其相应部位所产生的振动激励信号就会作用时间和能量强度发生定的改变。因此在对发动机故障诊断时通过对振动信号进行采集，然后对其进行分析加工，把反映发动机故障的特趋势逐级分解开来，产生系列具有不同特征尺度的数据序列，每个序列称为个本征模态函数。通过对本征模态函数进行希尔伯特变换得到振幅频率时间的维谱分布。利用经验模态分解方法对发动机振动信号进行分解......”。

5、“.....通过对比发动机工作过程中产生相关的相关信息来对发动机的故障进行分析诊断，从而使诊断工作的便利性增加。信号处理方法在发动机故障诊断的应用论文原稿。发动机正常工况下的数据按照主元分析法的方式建立个主元模型，然后对发动机运行的信号进行测量，如果所测量的实际运行信号与之前建立的主元存在差异，则说明汽车发动机存在故障。再通过对数据进行分析，分离出形主要研究几何空间结构......”。

6、“.....可以说成混沌是时间上的分形，而分形所研究得到分形维数就是空间上的混沌。对需要诊断的发动机采集振动信号，对信号用准相图来表示，再通过关工作的便利性增加。信号处理方法在发动机故障诊断的应用论文原稿。主元分析法主元分析法是利用压缩数据的降维来简化数据集的技术，从而提取其中的关键信息。主元分析法实现对发动机故障诊断的方式是通过把信息筛选出来，之后将信号处理后获得的特征参数与判别参数进行对比来确定发动机的运行状态，从而来判断发动机是否发生故障......”。

7、“.....关键词发动机故障诊断信号处理求信号的谱和边际谱，通过边际谱得到振动信号的频率分布和发动机正常工况下的参数对比，来判断发动机是否发生故障以及故障类别。振动信号测试方法在发动机工作过程中会产生大量的联维数进行计算，通过对比发动机各种不同工况下关联维数的差异，进而对发动机的故障进行判别。经验模态分解经验模态分解方法是提出用于处理非线性非平稳信号数据的方法......”。

8、“.....混沌与分形理论混沌与分形是非线性动力学系统的两个特，但它们又都是非线性方程所描述的非平衡的过程和结果，混沌是以时间序列下不稳定的发散过程为研究对象，方法，可以看出随着发动机结构变得复杂，多种方法相结合的故障诊断方法是发动机故障诊断技术发展的必然趋势，也使得发动机故障诊断的方法变得更加多元化智能化。参考文献陈修禹汽车发动机故障诊断研究的理论与模糊关系矩阵来描述故障与征兆之间的关系......”。

9、“.....神经网络具有优化计算和非线性映射的能力，且主要是从后向前逐层传播输出层的误差，间接计算出隐层误差。把采集的发动机振动信号输入进行神经方法小波变换针对多种复杂的信号形式，小波去燥缺乏自适应性，而经验模态分解方法对处理非平稳限号具有自适应性。因此综合这两种方法对发动机振动信号进行处理可以综合两者优点。首先对发动机的振动信号作下不稳定的发散过程为研究对象，分形主要研究几何空间结构。混沌状态所出现的奇异吸引子就是分形集......”。