文献类型：期刊文章

作　　者：周序生[1] 耿伟亚[2]

机构地区：[1]湖南工业大学,湖南株洲412007 [2]河南夏邑县供电局,河南夏邑476400

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：湖南省科技厅计划项目(2010FJ3024)

年　　份：2012

卷　　号：29

期　　号：9

起止页码：212-215

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD_E2011_2012、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：研究柴油机故障诊断问题。柴油机故障具有小样本、特征间冗余信息严重等特点,用大样本的神经网络无法对故障进行准确诊断。为提高柴油机故障诊断精度,提出一种粗糙集和支持向量机相融合的柴油机故障诊断算法。首先采用粗糙集对柴油机故障特征属性进行约简,消除特征间冗余信息,然后采用专门针对小样本的支持向量机建立柴油机故障诊断器,最后进行柴油机故障诊断仿真测试。测试结果表明,改进方法提高了柴油机故障诊断效率和精度,可为柴油机故障定位和分析提供有价值参考意见。

关 键 词：粗糙集 支持向量机 柴油机 故障诊断

分 类 号：TP183]