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作者：杨健;
单位：成都农业科技职业学院;
摘要：拖拉机发动机故障诊断是指通过对拖拉机发动机的运行状态、传感器数据等信息进行分析和处理，识别出发动机故障的类型和位置，及时准确地诊断拖拉机发动机故障，对于提高农机装备的使用效率和经济效益具有重要的意义。为此，基于主成分分析(PCA)算法对拖拉机发动机的传感器数据进行降维处理，并使用BP神经网络对降维后的数据进行分类识别，以实现拖拉机发动机故障的诊断。试验结果表明：PCA-BP神经网络模型可以准确地诊断拖拉机发动机的多种故障，相比于传统的BP神经网络模型，具有更高的准确率和更好的泛化能力，表明PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中具有较大的应用前景。
关键词：拖拉机发动机;;故障诊断;;主成分分析;;BP神经网络
基金资助：省级教育体制机制改革试点项目(G5-28);; 四川省2018-2020年高等教育人才培养质量和教学改革重大项目(JG2018—1101);; 四川省产教融合示范项目(18)
