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SVM在缸套—活塞磨损状态监测中的应用研究
引用本文:王静,刘焜,王伟,胡兆稳.SVM在缸套—活塞磨损状态监测中的应用研究[J].车用发动机,2010(2).
作者姓名:王静  刘焜  王伟  胡兆稳
作者单位:合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽,合肥,230009
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划),合肥工业大学科学研究发展基金 
摘    要:以发动机振动信号的5个时域及幅域特征(二次矩、四次矩、最大绝对值、时间二次矩和最大幅值点)为特征参数,以4类间隙值作为预测结果,建立了基于RBF核函数支持向量机(SVM)的缸套—活塞磨损间隙预测模型。通过仿真试验研究了核宽度σ和惩罚系数C对分类器性能的影响,结果表明,选择合适的σ和C值可以使分类器的性能达到最佳,为缸套—活塞磨损状态监测提供了一条新思路。

关 键 词:缸套  活塞  磨损  监测  支持向量机  分类器

Application of SVM in Cylinder Liner-piston Wear State Inspection
WANG Jing,LIU Kun,WANG Wei,HU Zhao-wen.Application of SVM in Cylinder Liner-piston Wear State Inspection[J].Vehicle Engine,2010(2).
Authors:WANG Jing  LIU Kun  WANG Wei  HU Zhao-wen
Institution:WANG Jing,LIU Kun,WANG Wei,HU Zhao-wen(School of Machinery , Automobile Engineering,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China)
Abstract:Taking the time domain features consisting of second-order moment,fourth-order moment,maximal absolute value and time second-order moment and amplitude domain feature,which was maximal amplitude,of engine vibration signal as feature parameters,the wear clearance prediction model of cylinder liner-piston based on support vector machine(SVM) with RBF kernel was designed by taking four clearances as the SVM recognition results.Through the simulation,the influences of kernel parameter and penalty coefficient on...
Keywords:cylinder liner  piston  wear  inspection  support vector machine  classifier  
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