改进测度下的模糊C均值三元催化器故障诊断方法

• 作者: 冯辉宗 刘晶晶 李鹏华 米怡
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 三元催化器 故障诊断 尾气排放 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 88-98
• 页数: 11页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2018.01.010

摘要

针对采用物理建模刻画三元催化器故障演化精确性不足问题,提出一种基于尾气大数据的改进测度模糊C均值(FCM,fuzzy c-means),故障诊断方法.该方法包括分数阶傅里叶变换(FRFT,fractional fourier transform)下的故障特征提取与优化、核熵成分分析(KECA,kernelentropy component analysis)下的分形故障特征降维以及改进相似测度下的FCM故障特征聚类.首先,对不同工况的尾气数据进行FRFT处理,获取三元催化器从时域到频域的精细故障信息,同时利用粒子群算法(PSO,paticle swarm optimization)选取最优的FRFT特征,并由分形算子给出相应精细特征的分形维数;其次,借助KECA对候选的高维分形特征进行维数约简;最后,将获得的故障特征提交给改进测度的FCM故障分类器完成故障诊断.数值实验结果表明,较之采用欧式距离或余弦距离的FCM方法,研究方法的故障诊断精确度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯辉宗	重庆邮电大学自动化学院	62	445	13.0	17.0
5	李鹏华	重庆邮电大学自动化学院	3	10	2.0	3.0
9	刘晶晶	重庆邮电大学自动化学院	1	0	0.0	0.0
13	米怡	重庆邮电大学自动化学院	1	0	0.0	0.0