【摘 要】
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为快速、准确地实现柴油机失火故障诊断,针对柴油机失火时缸盖振动信号的变化,提出基于幅值概率统计支持向量机(SVM)的柴油机失火故障诊断方法。首先对获取的柴油机缸盖振动
【机 构】
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陆军军事交通学院学员五大队,陆军军事交通学院军用车辆工程系
【基金项目】
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军委装备发展部重点项目(WG2015JJ010008)
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为快速、准确地实现柴油机失火故障诊断,针对柴油机失火时缸盖振动信号的变化,提出基于幅值概率统计支持向量机(SVM)的柴油机失火故障诊断方法。首先对获取的柴油机缸盖振动信号按每缸工作相位进行抽区间采样,将重采样后的各缸数据进行幅值概率统计分析;其次通过各缸幅值概率密度函数值的变化分析各缸燃烧状态变化,进一步提取幅值概率密度特征参数;然后将特征参数输入SVM进行分类训练和模式识别,最终实现柴油机失火故障诊断。试验结果表明:幅值概率统计和SVM结合对柴油机失火故障诊断是可行且有效的。
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