【摘 要】
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针对支持向量机对柴油机振动信号非线性分类能力不足的问题,提出一种基于深度学习提取故障特征信息的诊断方法。利用等角度重采样技术将时变非平稳的振动信号转换为角域平稳
【机 构】
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陆军军事交通学院学员五大队,陆军军事交通学院投送装备保障系
【基金项目】
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军委装备发展部重点项目(WG2015JJ010008)
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针对支持向量机对柴油机振动信号非线性分类能力不足的问题,提出一种基于深度学习提取故障特征信息的诊断方法。利用等角度重采样技术将时变非平稳的振动信号转换为角域平稳信号,根据数理统计方法初步提取柴油机各缸角域的统计特征参数并组成特征向量。采用深度置信网络对角域特征向量进行深度学习与自适应特征提取,获得柴油机多缸失火诊断参数矩阵,输入粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行柴油机多缸失火诊断识别。应用该方法在WD615型柴油机上进行多缸失火诊断,结果表明该方法可行有效。
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