基于时域能量划分和PSO-SVM的发动机故障诊断

发布时间：2017-08-26 23:12

  本文关键词：基于时域能量划分和PSO-SVM的发动机故障诊断

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【摘要】：针对发动机缸盖振动信号激励源的时序性,提出了一种基于时域能量划分和粒子群优化-支持向量机算法(PSO-SVM)的发动机故障诊断方法。将振动信号按曲轴转角进行时域能量划分并将各段时域信号能量组成的向量作为故障分类的特征向量,应用不同优化技术的支持向量机(SVM)算法对发动机配气机构故障进行识别。诊断结果表明:时域能量划分结合PSO-SVM在小样本的情况下,能够对既定机型的配气机构和点火系常见故障进行识别。
【作者单位】： 内蒙古工业大学;
【关键词】： 发动机 故障诊断 振动信号 时域特征向量 支持向量机
【基金】：内蒙古自然科学基金(2012MS0704) 内蒙古高校科研基金重点项目(NJZZ11070)资助
【分类号】：U472
【正文快照】： 前言发动机是汽车的动力源,其工作条件恶劣、故障率高。而在使用中,气门间隙异常和个别气缸丢火是发动机最常见的故障。发动机气门间隙异常将对发动机的进排气效果、运行平稳性和排放性能等指标产生直接影响;而发动机点火异常将直接使发动机丧失工作能力。因此,在发动机不解体

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本文编号：743146