基于支持向量機(jī)技術(shù)的汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷

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基于支持向量機(jī)技術(shù)的汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷

利用信號(hào)傳感器進(jìn)行汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)多重故障分析和診斷。故障診斷對(duì)汽車(chē)的安全性和可靠性都是非常重要的。故障診斷領(lǐng)域中很重要的一個(gè)課題就是對(duì)故障根本原因的診斷。提出利用信號(hào)傳感器進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)多重故障診斷這一創(chuàng)新技術(shù)，并嘗試?yán)眠@一技術(shù)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)空氣濾清器故障、火花塞故障和潤(rùn)滑油故障進(jìn)行診斷。首先利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)單個(gè)故障機(jī)型詳細(xì)分析；然后對(duì)3個(gè)故障進(jìn)行混合，同時(shí)對(duì)3個(gè)診斷精度進(jìn)行比較說(shuō)明；最后選出最優(yōu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

介紹了3個(gè)故障原因，并對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型進(jìn)行說(shuō)明，包括MLP、GFF、MNN、JEN、PCA、RBF、 SOFM，TLRN、RN、SVM（支持向量機(jī)）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隨后，對(duì)試驗(yàn)設(shè)備進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹，包括氣缸、活塞、燃燒室、進(jìn)/排氣孔、曲軸、連桿等。試驗(yàn)設(shè)備如圖1所示。

給出了所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在獨(dú)立故障和混合故障下的性能圖（圖2、圖3）。

通過(guò)比較可以看出，在所有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，SVM的模型性能表現(xiàn)得最好，還給出了其模型的詳細(xì)試驗(yàn)結(jié)果，證明了SVM在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中可以作為做好的分類(lèi)器進(jìn)行使用。

刊名：Journal of Electronic Electrical Engineering（英）

刊期：2013年第2期

作者：Yusuf aya et al

編譯：孫浩