本文關鍵詞：基于PCA和SVM的柴油發(fā)動機沖擊故障診斷方法研究　出處：《船舶工程》2016年09期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 柴油發(fā)動機 故障診斷 主成分分析 支持向量機 小波包分解

【摘要】：針對柴油發(fā)動機振動信號進行故障診斷技術研究,提出了一種基于主成分分析和支持向量機的柴油發(fā)動機沖擊故障診斷方法。首先利用小波包分解提取出沖擊故障的特征;再利用主成分分析技術獲得敏感特征參數(shù),進而減小數(shù)據(jù)處理的復雜程度;最后利用支持向量機對敏感特征參數(shù)樣本進行訓練,獲得分類模型,進而實現(xiàn)故障分類。將該方法用于柴油機實際故障分類,診斷準確率較高,結果證實了該方法對多種沖擊故障診斷具有的有效性。
[Abstract]:The fault diagnosis technology of diesel engine vibration signal is studied. A method of diesel engine impulse fault diagnosis based on principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM) is proposed. Firstly, wavelet packet decomposition is used to extract the feature of impact fault. Then the sensitive characteristic parameters are obtained by using principal component analysis (PCA) technology to reduce the complexity of data processing. Finally, support vector machine (SVM) is used to train the samples of sensitive feature parameters to obtain the classification model, and then the fault classification is realized. The method is applied to the actual fault classification of diesel engine, and the diagnosis accuracy is high. The results show that the method is effective for multiple impulse fault diagnosis.
【作者單位】： 北京化工大學信息科學與技術學院;北京化工大學高端機械裝備健康監(jiān)控與自愈化北京市重點實驗室;海軍裝備部駐天津地區(qū)軍事代表局;
【基金】：973計劃項目(2012CB026005) 863計劃項目(2014AA041806) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助(JD1506)
【分類號】：TK428
【正文快照】： 0引言在多缸點火沖擊、氣門沖擊、曲軸及齒輪運動等多激勵源綜合作用下,柴油發(fā)動機振動信號具有顯著的非平穩(wěn)性,不同振源相互干擾強烈。又因轉速不平穩(wěn)、負荷變化等因素,利用振動信號進行柴油機故障監(jiān)測診斷的難度大。目前應用較多的柴油機監(jiān)測手段以熱工參數(shù)為主,包括潤滑油

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