【摘 要】
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鉴于支持向量机(SVM)的优越性及汽车发动杌的故障特点,本文提出将支持向量机应用到发动机故障的智能诊断中.该方法专门针时小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广
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鉴于支持向量机(SVM)的优越性及汽车发动杌的故障特点,本文提出将支持向量机应用到发动机故障的智能诊断中.该方法专门针时小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,而且模型简单.首先对采集的故障信号采取信息融合方式进行特征提取,以获得特征向量.在此基础上通过多分类支持向量机对发动机故障进行分类测试,建立了故障诊断模型.试验结果表明:该方法具有较高的诊断精度,达到了发动机的故障诊断要求.
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