基于fta-svm的车辆发动机故障识别方法研究

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1、分类号UDC密级编号专业硕士学位论文基于FTA-SVM的车辆发动机故障识别方法研究ResearchofFTA-SVM-basedFaultRecognitionmethodforVehicleEngine学位申请人：郑进勇指导教师：杨宗霄教授合作教师：魏项森教授级高工专业领域：车辆工程学位类别：工程硕士2015年5月独创性声明本人声明，所呈交的论文是我个人在导师指导下完成的研究工作及取得的研究成果。据我所知，文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得河南科技大学或其它教育机构的其他学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡

2、献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：日期：摘要摘要随着发动机的自动化程度不断提高、工作性能不断改善，其结构也变得越来越复杂，加之工作环境恶劣，发动机故障具有多样性、频发性、不确定性和破坏性等特点，其故障识别也越来越困难。探索可靠和准确的发动机故障识别方法对人车安全、环境污染等都具有重要的意义。支持向量机（SVM.Supportvectormachine）对高维非线性问题有良好的识别能力，且在相对少量样本时能兼顾良好的泛化能力，是模式识别的研究热点之一；故障树分析法（FTA.Faulttreeanalysis）是一种思路清晰、逻辑性强，可进行定性和定量分析的系统可靠性分析方法

3、，是安全系统工程的主要分析方法之一。本文结合SVM和FTA的特点提出了一种基于FTA-SVM的故障识别方法，从提高SVM数据处理可靠度入手来研究SVM分类器驱动的可靠性问题，利用FTA提高分类器驱动的可靠度，通过集成运用FTA和SVM分析方法来探索汽车发动机故障识别问题。本文利用FTA-SVM的故障识别方法对发动机失火和发动机异响进行了故障识别。首先，利用故障树分析法提高SVM映射模型的可靠性，对发动机失火和发动机异响进行故障树分析，理清发动机失火或异响的故障机理，建立发动机失火和异响的故障树模型；建立起故障数据与故障树底事件的非线性映射模型。利用一对一多分类方法构建多分类器，并采用遗传算法

4、对SVM参数进行优化，建立SVM模型。最后，本文在MATLAB环境下，针对SVM数据处理部分开发了人机交互友好的SVM数据处理系统，通过对测试数据的处理，验证了该方法的可靠性和适用性。关键词：故障识别；故障树分析；支持向量机；发动机失火；遗传算法论文类型：基础应用类选题来源：河南省科技攻关项目IABSTRACTABSTRACTThecontinuousdevelopmentandprogressofautomobileindustrymakestheautomationandperformanceofenginecontinuouslyimprove.Atthesametime,itsstr

5、ucturehasbecomemoreandmorecomplex,coupledwiththepoorworkingenvironmentmakesitsfaulthasthecharacteristicsofuncertainty,frequentanddestructiveetc.Thefaultrecognitionismoreandmoredifficult.Therefore,Toexploreakindofreliableandaccuratefaultidentificationmethodofenginehasimportantmeaningforvehiclesafety

6、andenvironmentalpollution.Supportvectormachine(SVM)havegoodabilitytorecognizeonhigh-dimensionalnonlinearproblemandinrelativelysmallamountsofsamplescanbebothgoodgeneralizationability.ItIsoneofthehighlightsinagro-scientificresearchinthepatternrecognition.Thefaulttreeanalysismethodisakindofclearthinki

7、ng,logical,forsystemreliabilityanalysismethodsofqualitativeandquantitativeanalysis.ItIsoneofthemainanalysismethodofsafetysystemengineering.Inthispaper,combinedwiththecharacteristicsofSVMandFTAproposedafault