本文關鍵詞：基于時域能量劃分和PSO-SVM的發(fā)動機故障診斷

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【摘要】：針對發(fā)動機缸蓋振動信號激勵源的時序性,提出了一種基于時域能量劃分和粒子群優(yōu)化-支持向量機算法(PSO-SVM)的發(fā)動機故障診斷方法。將振動信號按曲軸轉角進行時域能量劃分并將各段時域信號能量組成的向量作為故障分類的特征向量,應用不同優(yōu)化技術的支持向量機(SVM)算法對發(fā)動機配氣機構故障進行識別。診斷結果表明:時域能量劃分結合PSO-SVM在小樣本的情況下,能夠對既定機型的配氣機構和點火系常見故障進行識別。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古工業(yè)大學;
【關鍵詞】： 發(fā)動機 故障診斷 振動信號 時域特征向量 支持向量機
【基金】：內(nèi)蒙古自然科學基金(2012MS0704) 內(nèi)蒙古高�？蒲谢鹬攸c項目(NJZZ11070)資助
【分類號】：U472
【正文快照】： 前言發(fā)動機是汽車的動力源,其工作條件惡劣、故障率高。而在使用中,氣門間隙異常和個別氣缸丟火是發(fā)動機最常見的故障。發(fā)動機氣門間隙異常將對發(fā)動機的進排氣效果、運行平穩(wěn)性和排放性能等指標產(chǎn)生直接影響;而發(fā)動機點火異常將直接使發(fā)動機喪失工作能力。因此,在發(fā)動機不解體

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本文編號：743146