本文關(guān)鍵詞：一種基于主成分分析和支持向量機(jī)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法

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【摘要】：提出一種新型的基于主成分分析(PCA)和支持向量機(jī)(SVM)的故障診斷方法。首先提取振動(dòng)信號(hào)的多項(xiàng)時(shí)域指標(biāo),并利用小波包分解提取頻域特征;再利用PCA從提取的時(shí)域、頻域特征中選取敏感特征,實(shí)現(xiàn)降維處理,減小數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度;最后利用SVM進(jìn)行特征子集的訓(xùn)練和測(cè)試,實(shí)現(xiàn)故障分離。該方法在柴油機(jī)的失火、撞缸、小頭瓦磨損等典型實(shí)際故障中的診斷準(zhǔn)確率高達(dá)98%,證實(shí)了該方法的有效性。
【作者單位】： 北京化工大學(xué)高端機(jī)械裝備健康監(jiān)控與自愈化北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中石油云南石化有限公司;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2012CB026005) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2014AA041806) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(JD1506)
【分類號(hào)】：TK428;TP181
【正文快照】： 0引言柴油機(jī)廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,具有振源多、運(yùn)動(dòng)部件多等特點(diǎn),其缸蓋振動(dòng)信號(hào)中含有豐富的工作狀態(tài)信息,因此實(shí)際工程中多采用缸蓋的振動(dòng)信號(hào)特征提取方法進(jìn)行柴油機(jī)的故障診斷[1]。柴油機(jī)的缸蓋振動(dòng)信號(hào)是典型的非平穩(wěn)時(shí)變信號(hào),具有局部沖擊振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn)[2]。從缸蓋振動(dòng)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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3 孫曉東;胡勁松;焦s，

本文編號(hào)：1265125