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基于IMS聚类算法的柴油发动机故障诊断方法研究
被引量：
9
1
作者
李晓博
江志农
+4 位作者
张沛
钱迪
薛继旭
郑会
张进杰
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期193-198,246,共7页
将IMS聚类算法引入柴油发动机故障诊断中,首先对柴油机各工况振动信号进行特征提取,之后对提取的信号特征进行选择;最后建立IMS聚类算法模型,将提取到的特征量作为该模型的输入参数,实现发动机故障的智能诊断。试验研究在一台V6涡轮增...
将IMS聚类算法引入柴油发动机故障诊断中,首先对柴油机各工况振动信号进行特征提取,之后对提取的信号特征进行选择;最后建立IMS聚类算法模型,将提取到的特征量作为该模型的输入参数,实现发动机故障的智能诊断。试验研究在一台V6涡轮增压柴油发动机上进行,以获取训练和验证IMS聚类算法模型的数据。经过数据验证,该模型对于故障的判断全部正确。当前的研究为柴油发动机故障的诊断提出了一个新的检测途径。
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关键词
归纳监视系统
聚类算法
柴油发动机
故障诊断
特征提取
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职称材料
题名
基于IMS聚类算法的柴油发动机故障诊断方法研究
被引量：
9
1
作者
李晓博
江志农
张沛
钱迪
薛继旭
郑会
张进杰
机构
北京化工大学诊断与自愈研究中心
中石油北京天然气管道有限公司
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期193-198,246,共7页
基金
863项目(2014AA041806)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(ZY1617)
双一流建设专项经费资助(ZD1601)
文摘
将IMS聚类算法引入柴油发动机故障诊断中,首先对柴油机各工况振动信号进行特征提取,之后对提取的信号特征进行选择;最后建立IMS聚类算法模型,将提取到的特征量作为该模型的输入参数,实现发动机故障的智能诊断。试验研究在一台V6涡轮增压柴油发动机上进行,以获取训练和验证IMS聚类算法模型的数据。经过数据验证,该模型对于故障的判断全部正确。当前的研究为柴油发动机故障的诊断提出了一个新的检测途径。
关键词
归纳监视系统
聚类算法
柴油发动机
故障诊断
特征提取
Keywords
inductive monitoring systems(IMS)
clustering algorithm
diesel engine
fault diagnosis
feature extraction
分类号
TK428 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IMS聚类算法的柴油发动机故障诊断方法研究
李晓博
江志农
张沛
钱迪
薛继旭
郑会
张进杰
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2018
9
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