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柱塞套上的进油孔被柱塞上端面完全挡住的时刻称为理论供油始点。柱塞继续向上运动时，供油也一直继续着，压油过程持续到柱塞上的螺旋斜边让开柱塞套回油孔时为止，当油孔一被打开，高压油从油室经柱塞上的纵向槽和柱塞套上的回油孔流回泵体内的油道。此时柱塞套油室的油压迅速降低，出油阀在弹簧和高压油管中油压的作用下落回阀座，喷油器立即停止喷油。这时虽然柱塞仍继续上行，但供油已终止。 柱塞套上回油孔被柱塞斜边打开的时刻称为理论供油终点。在柱塞向上运动的整个过程中，只是中间一段行程才是压油过程，这一行程称为柱塞的有效行程。

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K均值聚类算法是聚类领域的方法之一,然而K均值聚类完全依赖欧式距离进行聚类,忽略了样本特征离散程度对聚类结果的影响,导致聚类边缘样本容易被误聚类,且算法易局部收敛,聚类准确率较低。针对传统K均值聚类算法的不足,本文提出了似然K均值聚类算法,对于每个聚类的所有样本考虑每个维度样本特征的离散程度信息,分别计算样本属于某一聚类的似然概率,能够有效提高聚类准确率。本文首先在人造数据集和基准数据集验证了似然K均值聚类算法的优越性,然后将其应用于涡扇发动机气路部件故障以及传感器故障的模式识别,验证了该算法在涡扇发动机故障诊断中的实用性和有效性。