登录    注册    忘记密码

期刊文章详细信息

采用多层核学习机的柴油机气门机构故障诊断  ( EI收录)  

Fault Diagnosis of Diesel Valve Train Based on Multi-Layer Kernel Learning Machine

  

文献类型:期刊文章

作  者:王涛[1] 李艾华[1] 姚良[1] 蔡艳平[1]

机构地区:[1]第二炮兵工程学院机电工程系,西安710025

出  处:《振动.测试与诊断》

基  金:总装备部重点国防预研项目

年  份:2010

卷  号:30

期  号:4

起止页码:462-464

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:针对柴油机缸盖振动信号的非平稳性以及多种气门故障的线性不可分问题,提出了一种组合核主元分析和支持向量机的多层核学习机方法。该方法使用核主元分析技术从原始特征中提取非线性主元,将其输入到由"一对多"算法构建的支持向量机多分类器中,实现了多种气门故障的定量诊断。试验结果表明,在小样本条件下,该方法能准确识别气门机构的6种状态,且识别精度及测试速度均优于单独使用多类支持向量机方法。

关 键 词:核方法 特征提取  模式分类  核主元分析 支持向量机

分 类 号:TH132]

参考文献:

正在载入数据...

二级参考文献:

正在载入数据...

耦合文献:

正在载入数据...

引证文献:

正在载入数据...

二级引证文献:

正在载入数据...

同被引文献:

正在载入数据...

版权所有©重庆科技学院 重庆维普资讯有限公司 渝B2-20050021-7
 渝公网安备 50019002500408号 违法和不良信息举报中心