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张宇飞

作品数：1 被引量：16H指数：1
供职机构：北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇特征提取
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇小波
  • 1篇小波包
  • 1篇小波包分解
  • 1篇故障诊断
  • 1篇发动机
  • 1篇发动机故障

机构

  • 1篇北京化工大学

作者

  • 1篇张进杰
  • 1篇么子云
  • 1篇张宇飞
  • 1篇朱丽娜

传媒

  • 1篇中国机械工程

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种基于主成分分析和支持向量机的发动机故障诊断方法被引量：16
2016年
提出一种新型的基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先提取振动信号的多项时域指标,并利用小波包分解提取频域特征;再利用PCA从提取的时域、频域特征中选取敏感特征,实现降维处理,减小数据处理复杂度;最后利用SVM进行特征子集的训练和测试,实现故障分离。该方法在柴油机的失火、撞缸、小头瓦磨损等典型实际故障中的诊断准确率高达98%,证实了该方法的有效性。
张宇飞么子云唐松林朱丽娜张进杰
关键词：发动机故障诊断特征提取小波包分解主成分分析支持向量机
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共1页<1>
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