【摘 要】
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为有效解决PT燃油系统进油油路堵塞、滤清器泄漏、喷油器油路堵塞等多种典型故障诊断问题,提出了基于核主元分析（KPCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的故障识别方法。首先计算油压
【机 构】
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解放军理工大学野战工程学院,解放军理工大学国防工程学院,天津大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（41401518）,国家科技重大专项资助项目（2011ZX05056003-0）
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为有效解决PT燃油系统进油油路堵塞、滤清器泄漏、喷油器油路堵塞等多种典型故障诊断问题,提出了基于核主元分析（KPCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的故障识别方法。首先计算油压信号的时域特征集,然后采用KPCA对原始多维初始特征向量进行特征提取,最后将经过KPCA提取的主特征向量输入经多种群遗传算法（MPGA）优化的LSSVM中实现故障类型的识别。实验结果表明,KPCA提取的主特征向量有效表达了原始故障的特征信息,相比于传统的BP神经网络和未经参数优选的LSSVM等分类模型,基于KPCA-LSSVM的
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