基于PSO-SVM的发动机故障诊断研究

冯辉宗; 彭丹; 袁荣棣

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基于PSO-SVM的发动机故障诊断研究

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针对发动机的故障分类问题,提出了一种基于粒子群(PSO)优化支持向量机(SVM)的发动机故障诊断方法,采用粒子群算法优化支持向量机的惩罚系数C和核宽度系数σ,并在MATLAB环境下对发动机进行故障类别诊断,通过对发动机典型故障的诊断研究表明,采用PSO-SVM算法模型的故障诊断的精确度和效率都得到了提高,该方法与BP神经网络、PSO-BP、标准SVM相比,有较高的分类准确率,准确率可高达100％;与GA-SVM方法相比,诊断效率有所提高,从而验证了该方法在发动机故障诊断中的有效性.

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来源
《计算机测量与控制》 |2014年第2期|355-357360|共4页
作者
冯辉宗; 彭丹; 袁荣棣;
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作者单位

重庆邮电大学汽车电子与嵌入式研究中心;

重庆400065;

重庆邮电大学汽车电子与嵌入式研究中心;

重庆400065;

重庆邮电大学汽车电子与嵌入式研究中心;

重庆400065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;汽车发动机;
关键词
粒子群优化算法; 支持向量机; 发动机; 故障诊断;

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