基于改进二叉树支持向量机的内燃机故障识别

摘要

为提高内燃机在强耦合、弱信号条件下的故障诊断精度,提出一种基于改进二叉树支持向量机(SVM)的内燃机故障诊断方法.首先对样本的可分性测度进行重新定义,以此训练出的支持向量机模型更大程度上减少了样本错分的可能性,通过对仿真数据的分类识别,验证了有效性.以BF4L1011F型内燃机为诊断对象,分别提取振动信号的数据域及图像域特征,对比不同多分类算法识别结果,所提方法表现出更高的识别准确率.