发动机缸盖振动信号特征提取与优化选择算法

• 作者: 任国全 张培林 张英堂 曹建军
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 缸盖振动信号 特征提取 特征选择 提升小波包变换
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 页码范围: 1199-1202,1206
• 页数: 5页
• 分类号: TK41.1
• 字数: 3944字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2008.09.020

摘要

为了从发动机缸盖振动信号中提取出完备的、高质量的状态特征,并选择出最优特征子集进行分类,建立了缸盖振动信号集成特征提取模型,提出了一种基于样本分散度的最优特征子集选择算法.集成特征提取模型选取多个完整工作循环数据处理,用提升小波包对其进行快速变换,消除波动影响和噪声,求取所构造特征集的各特征值,得到包含完备发动机状态信息的特征向量;最优特征子集优化选择算法,建立了基于样本分散度的特征选择模型,解决了冗余分类信息的消除问题,结合分类器选择出最优特征子集,使其规模与分类效果综合最优,用欧氏距离分类法和支持向量基分类器进行测试,所有40个特征输入分类器正确率分别为67.86%和70%,优化选择后特征个数分别降低为6个和5个,而分类正确率提高到了90.71%和90%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张培林	军械工程学院火炮工程系	253	1973	21.0	28.0
3	任国全	军械工程学院火炮工程系	133	1229	18.0	27.0
4	张英堂	军械工程学院火炮工程系	101	884	16.0	23.0
5	曹建军	军械工程学院火炮工程系	21	212	7.0	14.0