文献类型：期刊文章

作　　者：刘永斌[1,2] 何清波[2] 孔凡让[2] 张平[2]

机构地区：[1]安徽大学电气工程与自动化学院,合肥230039 [2]中国科学技术大学精密机械与精密仪器系,合肥230027

出　　处：《振动．测试与诊断》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:51075379;51005221);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目

年　　份：2012

卷　　号：32

期　　号：2

起止页码：250-255

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为有效对内燃机运行状态进行评估,根据内燃机振动信号特征和故障样本较少的特点,提出了基于主分量分析和支持向量机进行内燃机状态判别的故障诊断方法。提取内燃机振动特征参数,利用主分量分析消除其信息冗余,提取反映内燃机运行状态的主分量特征,实现内燃机振动特征参数降维。通过选择适合内燃机振动信号的径向基核函数,构造一对多的支持向量机多类分类器,对主分量特征进行训练学习,实现内燃机运行状态判别。通过对模拟内燃机不同运行状态的试验分析,结果表明该方法可以有效识别内燃机不同的运行状态。

关 键 词：主分量分析 支持向量机 内燃机 故障诊断

分 类 号：TP206.3] TH183.1]