电磁脉冲阀的故障诊断方法研究（如何判断电磁脉冲阀的故障）

机器学习是人工智能的一个重要组成部分，因其具备故障诊断要求的准确性和高效性，逐步受到了研究者的青睐。机器学习不依赖于被诊断系统复杂的数学模型，主要是运用某些算法，指导计算机利用已获得的数据构建出规律模型，并利用此模型对新数据做出判断的过程。K最近邻(KNN)算法的核心思想就是所有样本的预测类型将根据其K个相邻样本类型来确定。

本节根据选取的电磁脉冲阀的故障特征的分布特点，验证加权KNN算法识别电磁脉冲阀多种故障的有效性。应用上一节中电磁脉冲阀不同故障类型的电开关信号，提取大膜片组件打开反应时间和大膜片组件的打开状态保持时间，将其预处理后输入到加权KNN分类器中，从而构建加权KNN故障诊断模型，并对其进行故障诊断，具体流程如图4所示。