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题名基于混沌特征和支持向量机的内燃机故障诊断
被引量：18
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作者
吴震宇
袁惠群
李玲
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机构
武汉船用机械有限责任公司技术中心
东北大学机械工程与自动化学院
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出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期723-728,共6页
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基金
国家863高技术基金(2006AA04Z408)资助项目~~
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文摘
为解决内燃机故障诊断这一复杂问题,对6110型柴油机进行气门间隙故障模拟试验,测得振动信号,并计算其关联维数、最大Lyapunov指数、Kolmogorov熵3个混沌特征和它们的统计特征,作为故障特征量,利用支持向量机对故障进行识别。结果表明,用单一的混沌特征识别故障类型,效果较差;将统计特征与混沌特征共同作为故障的特征向量,效果较好。
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关键词
内燃机故障诊断
混沌特征
支持向量机
时域统计特征
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Keywords
Fault diagnosis of engine
Chaotic feature
Support vector machine
time-domain statistical feature
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分类号
TK407
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名基于支持向量机的轨道结构病害识别研究
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作者
伍伟嘉
杨俭
袁天辰
邵志慧
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机构
上海工程技术大学城市轨道交通学院
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出处
《电子科技》
2022年第2期27-33,共7页
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基金
国家自然科学基金青年项目(11802170)
上海市晨光计划项目(18CG66)
上海市自然科学基金(19ZR1421700)。
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文摘
轨道结构作为承载列车载荷的关键部件,一旦出现病害将直接影响列车的行驶安全。针对这一问题,文中提出了一种基于支持向量机的轨道结构病害识别方法。该方法利用时域统计和离散小波变换对轨道结构不同工况,例如正常状态、轨枕空吊、道床板结下轨枕振动加速度数据进行联合特征提取,降低了数据的维度,为病害识别提供了可能。该方法还利用支持向量机算法对特征向量进行识别,并采用网格搜索方法对支持向量机参数进行选优,识别准确率在85%左右。实验结果表明,所提方法可以对不同程度的轨枕空吊及道床板结病害进行较好地识别,为轨道结构故障在线预警提供技术基础。
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关键词
轨枕空吊
道床板结
病害识别
时域统计
特征提取
网格搜索
支持向量机
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Keywords
unsupported sleeper
cement hardening
disease identification
time-domain statistics
feature extraction
grid search
support vector machine
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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