基于废气成分分析和支持向量机的发动机故障诊断

• 作者: 何勇 李增芳 金春华
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 发动机 故障检测 支持向量机 废气
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 农业装备工程与机械化
• 页码范围: 143-146
• 分类号: TP181|TK418
• 字数: 3550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.04.023

摘要

为了实现发动机故障的快速实时诊断,提出了一种基于废气成分分析和支持向量机的发动机故障诊断方法.该方法首先运用NHA500废气分析仪采集发动机典型故障状态下的HC、CO、CO2、O2、NOX等废气参数值,接着对采集到的数据进行规范化处理,提取特征向量作为学习样本,然后用于设计训练基于支持向量机的多元分类器,进行故障类型识别.试验结果表明,采用纠错编码的支持向量机分类方法比神经网络具有更好的抗干扰性和更强的分类能力,在小样本的情况下故障诊断正确率达98.5%,能有效描述废气成分变化和故障状态之间的复杂关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何勇	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	511	9054	45.0	65.0
2	李增芳	浙江水利水电高等专科学校机电工程系	45	234	8.0	12.0
3	金春华	宁波大学生命科学与生物工程学院	58	956	19.0	29.0