En korrekt intelligent metod utvecklades för feldiagnos av tändstift i en IC-motor baserad på akustiska signaler och vibrationssignaler med hjälp av sensorfusion och klassificeringskombination. Wavelet de-nosing teknik användes för att ta bort signalljuden. ANN och LS-SVM användes i klassificeringsfasen. D-S bevisteori användes för att öka feldetektionsnoggrannheten. Resultaten visade att klassificeringsnoggrannheten för ANN var 67,46 % och 65,08 % baserat på akustiska signaler och vibrationssignaler. För LS-SVM uppnåddes klassificeringsnoggrannheten på 65,08 % och 57,94 % baserat på akustiska signaler och vibrationssignaler. Genom att använda D-S-teori nådde klassificeringsnoggrannheten en hög nivå på 98,56%. Resultaten visade att metoden för datafusion avsevärt förbättrade prestandan hos det intelligenta tillvägagångssättet vid upptäckt av tändstiftsfel. Samtidig användning av akustiska signaler och vibrationssignaler ökade diagnostiksystemets effektivitet vid motorkonditionsövervakning. Dessutom visade resultaten att det föreslagna förfarandet hade stor potential när det gällde feligenkänning av tändstift.
En moosavian m.fl. REF utvecklade en feldiagnos för en tändstift i en förbränningsmotor (IC) baserad på akustiska och vibrationella signaler med hjälp av sensorfusion och klassificeringskombination från D-S evidensteori.