基于KPCA-LSSVM的发动机PT燃油系统故障诊断

发布时间：2017-09-30 16:29

  本文关键词：基于KPCA-LSSVM的发动机PT燃油系统故障诊断

  更多相关文章： PT燃油系统 核主元分析 最小二乘支持向量机 多种群遗传算法 故障诊断

【摘要】：为有效解决PT燃油系统进油油路堵塞、滤清器泄漏、喷油器油路堵塞等多种典型故障诊断问题,提出了基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障识别方法。首先计算油压信号的时域特征集,然后采用KPCA对原始多维初始特征向量进行特征提取,最后将经过KPCA提取的主特征向量输入经多种群遗传算法(MPGA)优化的LSSVM中实现故障类型的识别。实验结果表明,KPCA提取的主特征向量有效表达了原始故障的特征信息,相比于传统的BP神经网络和未经参数优选的LSSVM等分类模型,基于KPCA-LSSVM的故障识别方法速度更快、分类准确率更高。
【作者单位】： 解放军理工大学野战工程学院;解放军理工大学国防工程学院;天津大学机械工程学院;
【关键词】： PT燃油系统 核主元分析 最小二乘支持向量机 多种群遗传算法 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41401518) 国家科技重大专项资助项目(2011ZX05056-003-0)
【分类号】：TK407
【正文快照】： PT(pressure time)燃油系统的柴油发动机已广泛应用于重型卡车、客车、轻型商用汽车等公路用车辆以及工程机械、矿山设备、铁路和军用市场等非公路领域[1]。PT燃油系统的复杂性和精密性对故障诊断提出了更高的要求。目前对于燃油系统的故障诊断主要集中在基于模型[2]、基于神

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本文编号：949268