本文關(guān)鍵詞：基于KPCA-LSSVM的發(fā)動(dòng)機(jī)PT燃油系統(tǒng)故障診斷

  更多相關(guān)文章： PT燃油系統(tǒng) 核主元分析 最小二乘支持向量機(jī) 多種群遺傳算法 故障診斷

【摘要】：為有效解決PT燃油系統(tǒng)進(jìn)油油路堵塞、濾清器泄漏、噴油器油路堵塞等多種典型故障診斷問題,提出了基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的故障識(shí)別方法。首先計(jì)算油壓信號(hào)的時(shí)域特征集,然后采用KPCA對原始多維初始特征向量進(jìn)行特征提取,最后將經(jīng)過KPCA提取的主特征向量輸入經(jīng)多種群遺傳算法(MPGA)優(yōu)化的LSSVM中實(shí)現(xiàn)故障類型的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,KPCA提取的主特征向量有效表達(dá)了原始故障的特征信息,相比于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和未經(jīng)參數(shù)優(yōu)選的LSSVM等分類模型,基于KPCA-LSSVM的故障識(shí)別方法速度更快、分類準(zhǔn)確率更高。
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)野戰(zhàn)工程學(xué)院;解放軍理工大學(xué)國防工程學(xué)院;天津大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： PT燃油系統(tǒng) 核主元分析 最小二乘支持向量機(jī) 多種群遺傳算法 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41401518) 國家科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2011ZX05056-003-0)
【分類號(hào)】：TK407
【正文快照】： PT(pressure time)燃油系統(tǒng)的柴油發(fā)動(dòng)機(jī)已廣泛應(yīng)用于重型卡車、客車、輕型商用汽車等公路用車輛以及工程機(jī)械、礦山設(shè)備、鐵路和軍用市場等非公路領(lǐng)域[1]。PT燃油系統(tǒng)的復(fù)雜性和精密性對故障診斷提出了更高的要求。目前對于燃油系統(tǒng)的故障診斷主要集中在基于模型[2]、基于神

【相似文獻(xiàn)】

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