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论文类型：期刊论文

发表时间：2009-03-15

发表刊物：振动、测试与诊断

收录刊物：Scopus、EI、PKU、CSCD

卷号：29

期号：1

页面范围：42-45

ISSN号：1004-6801

关键字：核主元分析;支持向量机;柴油机;状态识别

摘要：为了有效地对柴油机的运行状态进行状态识别,根据柴油机的特征信息和识别的特点,研究了基于核主元分析(KPCA)和支持向量机(SVM)进行柴油机状态识别的故障诊断方法.首先,对柴油机进行特征提取,构成一个特征向量.然后对其进行核主元分析,计算得到能反映设备状态的特征向量,有效去除信息的冗余.最后,将得到的特征向量进行支持向量机的训练学习,识别柴油机的状态.通过实验室柴油机燃烧系统不同运行状态下的识别分析,验证了此方法的可行性和实用性.