汽油机失火诊断GA-SVM方法研究

• 作者: 刘博 李孟孟 林峰 胡杰 颜伏伍
• 来源期刊: 汽车技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 汽油机失火 主成分分析 遗传算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 38-42,57
• 页数: 6页
• 分类号: U461.8
• 字数: 4154字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于主成分分析、遗传算法和支持向量机的失火故障诊断方法,以用于建立发动机失火故障诊断模型.采集不同失火故障模式下瞬时转速信号,通过归一化和主成分分析对数据集进行降维预处理,提取样本特征;随机选取1/3的样本训练支持向量机失火诊断模型,并结合网格搜索和遗传算法优化模型参数;剩余样本作为测试数据,对12种失火模式进行辨别,准确率为98.33%.因此,该方法有效.