基于改进ABC算法优化SVM的汽车发动机故障诊断

• 作者: 李秋玲 贾敏智
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 汽车发动机 尾气 支持向量机 故障诊断 改进的人工蜂群算法
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 分析与探讨
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2014.03(上).17

摘要

汽车发动机系统运行机理复杂，发动机故障成因与故障现象往往呈现出不确定的对应关系。为此，提出一种尾气成分分析基础上的支持向量机的汽车发动机故障诊断方法。首先，提取典型状态下的特征气体含量，规一化处理作为训练样本，然后采用改进的人工蜂群算法(ABC)优化SVM参数，构造SVM发动机故障分类器，实现对发动机故障的准确诊断。仿真结果表明，此方法能够对发动机故障进行快速识别，且故障诊断精度较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾敏智	太原理工大学信息工程学院	31	140	7.0	10.0
2	李秋玲	太原理工大学信息工程学院	1	8	1.0	1.0