基于遗传算法优化支持向量机的船用柴油机气门漏气故障智能诊断方法

CAI Yijie,CHEN Junjie,WANG Jun, ZHANG Yundong,YANG Jianguo

Chinese Internal Combustion Engine Engineering（2022）

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Abstract

针对船用柴油机气阀漏气故障的问题,提出一种结合遗传算法(genetic algorithm,GA)与支持向量机(support vector machine,SVM)的船舶柴油机气阀漏气振动诊断方法,称之为遗传算法优化支持向量机(GA-SVM).通过分析静态与动态工况下的缸盖振动信号,提取训练SVM特征参数,利用GA-SVM的惩罚因子与核函数参数对故障进行识别.试验结果表明,GA-SVM方法完善了SVM参数选取方法,可有效识别柴油机气门漏气故障.优化后的整体故障诊断准确率为99.333％,相比于未优化前的测试集,故障诊断正确率提高了约2％.

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