船舶柴油机在运行过程中变化复杂，受到内部各部件的振动、冲击、摩擦及燃烧等激励作用，缸盖会产生非稳态振动信号。非稳态振动信号可以实现相应零部件及燃烧状态的故障预测，气阀是柴油机的重要部件，通过振动信号来分析气阀磨损情况具有重大意义。本文基于实测以及有限元模拟得到不同磨损状况下的缸盖振动信号，通过对其进行分析，得到对应磨损程度下的特征参数，使用数据分析软件MATLAB构建特征参数与气阀磨损量之间的BP神经网络模型，并基于此模型构建船用柴油机振动信号气阀磨损预测系统。
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