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1、基于EMD和SVM的柴油机故障诊断研究【摘要】针对支持向量机在小样本问题中的优越性及柴油机的故障特点，提出了一种基于支持向量机的柴油机故障模式分类方法。首先通过柴油机燃油喷射系统典型故障台架试验,测量多种工作状态下的柴油机缸盖表面振动信号，然后通过经验模式分解提取特征参数，选择对于故障诊断授敏感的参数形成特征向量作为支持向量机的输入,建立故障诊断模型。经某型柴油机的验证，该方法具有良好的分类能力，能够准确识别柴油机的典熨故障。关键词：柴油机经验模式分解支持向量机故障诊断FaultDiagnosisofDieselEngineBasedonEMDandSVM[Abstract
2、]Inviewofthesuperiorityofsupportvectormachineandthefaultcharacteristicofdieselengine,aclassifymethodfordieselenginefaultbasedonsupportvectormachineispresentedinthispaper.Firstthecylinderblockvibrationsignalondifferentconditionwasmeasuredbythesimulationtestofdieselenginefuelinjectionsystemf
3、ault,thenthefeatureparameterwasextractedbyempiricalmodedecompositionandthemostimpactfulparameterwasselectedtobetheinputofsupportvectormachine・Theresultshowsthatthismethodhasfineclassifiedabilityandprecision.Keywords:dieselengine;EmpiricalModeDecomposition;supportvectormachine;faultdiagnosi
4、s.、八—i—刖s柴汕机是我军装甲装备的“心脏”，柴汕机故障的诊断和排除对于确保装甲车辆的良好运行具有重要的意义。进行柴油机故障诊断技术的研究，有利于帮助维修人员及时发现和识别故障施，避免柴油机运行状况的进一步恶化。应川合理有效的诊断方法能够节省维修时间、降低维修成木，为实现我军装备视情维修捉供技术支持。振动分析法具有信号获取容易、诊断范围广、监测诊断方便等优点，是机械设备故障诊断中常用和有效的手段。柴油机往复式活塞和曲柄连杆机构的运动方式决定了它具有冲击特点的工作过程，它所产生的振动信号十分复杂，其实质是非平稳、非线性信号。因此，如何从复杂的振动信号中捉取表征故障的特征参
5、数，是实现柴汕机故障诊断的关键，而由Huang等提出的经验模式分解IT(EMD,EmpiricalModeDecomposition)是一种新的具有自适应性的时频分析方法，可根据信号的局部时变特性进行自适应的时频分解，非常适合对非平稳信号进行分析。建立在统计学习理论基础上的支持向量机(SVM)克服了神经网络学习中网络结构难以确定、易陷入局部极小值、过学习和欠学习等问题，且在小样本、高维、非线性的数据空间下具有更强的泛化能力⑶，非常符合柴油机故障诊断的需要。本文利用EMD方法提取了柴油机多种故障条件下的缸盖振动信号的特征参数并利用支持向量机进行故障模式分类，取得了良好的效果。
6、1基本原理1.1支持向量机的基本原理支持向量机是Vapnik等人根据统计学习理论屮的结构风险最小化原则提出的⑶。其基木思想如图1所Margin-2/1
7、w
8、
9、图1支持向量机原理图中实心点和空心点分別代表两类样本，H为分类线，乩和&分别为过各类中离分类线最近的样本且平行于分类线的直线，它们之间的距离叫做分类间隔（Margin）o在乩和丹2上的样本点就称为支持向量。所谓最优分类线，就是要求分类线片不但能正确区分两类样本，而且使分类间隔最大。对丁•线性不可分情形，需要引入一个惩罚参数C來控制对错分样木惩罚的程度，实现最优分类。如果将图1推广到高维空间,最优分类线就成为最优分类超平
10、面。柴油机的故障分类属于非线性问题，需要将上述线性问题推广到非线性分类超平而中來实现。SVM的非线性特性可以通过引入内积核函数把输入样本X映射到高维特征空间F中，然后在F空间中求最优分类超平而。设样本为d维向量，有n个样本及其所属类别表示为：（X/,）”），心1,2,…，n,xgR",yw{+1,-1},超平面的优化问题可表示为在条件(I)开［（w•齐）+切一1+5no,心1,2,…曲卜，求最小值1”min0(vv)=—(vv・vv)+C，J2i=i此处©•为松弛凶子，0,f=l,2,no引入Langrang
