基于IDE-LSSVM的柴油机气门故障诊断算法研究

曹龙汉; 秦恺; 张迁; 牟浩; 文迪

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基于IDE-LSSVM的柴油机气门故障诊断算法研究

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最小二乘支持向量机在柴油机故障样本少的情况下具有优越的学习能力和泛化能力,特别适合故障诊断,但同时也存在着参数设置等难题。针对最小二乘支持向量机参数设置问题,提出了一种改进微分进化算法优化最小二乘支持向量机方法。利用柴油机气门振动信号实测数据,经小波变换作为诊断模型的故障特征,建立了基于IDE-LSSVM的柴油机气门间隙故障诊断模型,并与基于遗传和基于粒子群算法的LSSVM模型进行比较,结果表明:基于IDE优化的LSSVM模型收敛速度快,故障识别率较高。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2014年第5期|20-24|共5页
作者
曹龙汉; 秦恺; 张迁; 牟浩; 文迪;
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作者单位

重庆通信学院控制工程重点实验室;

重庆邮电大学汽车电子与嵌入式系统研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类微处理机;
关键词
柴油机; 故障诊断; 微分进化算法; 最小二乘支持向量机;

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