CEITD-LSSVM在汽油机爆震特征诊断中的应用
更新日期:2021-01-11     来源:机械设计   作者:梁永勤  浏览次数:7
核心提示:最新的研究成果,本论文的主要观点为研究了利用振动信号进行汽油机爆震特征识别和诊断的方法。基于补充集合固有时间尺度分解(Complementary Ensemble

最新的研究成果,本论文的主要观点为研究了利用振动信号进行汽油机爆震特征识别和诊断的方法。基于补充集合固有时间尺度分解(Complementary Ensemble Intrinsic Time-scale Decomposition,CEITD)和最小二乘支持向量机(The least squares support vector machine,LSSVM)提出了一种汽油机爆震特征识别及诊断方法,以CEITD作为支持向量机的前处理器识别爆震特征,以CEITD结果中的相对能量作为支持向量机的输入进行爆震诊断,诊断结果表明CEITD方法可以使用单一振动传感器提取出多个气缸的爆震特征,并且30个测试样本的LSSVM预测结果均与实际状况相一致,诊断正确率为 100%,该方法能快速准确地识别汽油机爆震。 关键词: 汽油机;爆震特征;补充集合固有时间尺度分解;最小二乘支持向量机。不知是否符合录用要求,望您批评与指正。