基于TWSVM算法的发动机故障识别方法

• 作者: 柳长源 毕晓君 车路平
• 来源期刊: 内燃机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 汽油机 故障诊断 孪生支持向量机 汽车尾气 分类器 核函数
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 84-89
• 页数: 6页
• 分类号: TK418
• 语种: 中文
• DOI: 10.16236/j.cnki.nrjxb.201901012

摘要

为了快速有效地诊断出汽油发动机故障,提出了一种基于孪生支持向量机(TWSVM)的发动机故障诊断方法.该方法利用HC、CO、CO2、O2和NOx共5种尾气参数值,并对其进行规范化处理,然后把这些数据作为特征向量,用于孪生支持向量机构成的多分类器中进行训练和测试,从而达到识别故障类别的目的.试验结果表明:采用孪生支持向量机分类方法比利用传统支持向量机具有更好的分类效果,且训练速度更快;在小样本数据情况下,故障诊断正确率可达到98.4％,能有效描述汽车尾气成分变化与发动机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	柳长源		24	152	8.0	11.0
2	车路平		1	0	0.0	0.0
3	毕晓君		1	0	0.0	0.0