基于偏最小二乘回归分析发动机异常磨损的判断.pdf

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1、2010年2月润滑与密封Feb．2010第35卷第2期LUBRICATIONENGINEERINGVo1．35No．2DOI：10．3969／j．一issn．0254—0150．2010．0Z017基于偏最小二乘回归分析发动机异常磨损的判断蔡晓光刘玉兵王晓东(1．中国矿业大学机电学院江苏徐州221000；2．徐州空军学院军交运输指挥系江苏徐州221000；3．济南空军装备部山东济南250000)摘要：针对发动机状态监测中油液光谱分析样本数据少、元素种类多及各元素之间存在相关性的特点，提出采用偏最小二乘回归方

2、法处理油液光谱分析数据。分析了偏最小二乘回归方法的特点，阐述了其基本原理和算法步骤；将偏最小二乘回归方法应用于发动机油液光谱数据的处理和分析，求出了发动机磨损状态判断的回归模型；应用此回归模型判断了EQ6BT柴油发动机的异常磨损。结果表明，应用此回归模型可以直观地判断发动机是否存在异常磨损。关键词：偏最小二乘回归；油液光谱分析；异常磨损；发动机中图分类号：THI17．1文献标识码：A文章编号：0254—0150(2010)2—069—2EngineAbnormalAbrasionEstimationBase

3、donPartialLeast-SquaresRegressionCaiXiaoguangLiuYubingWangXiaodong(1．ChinaUniversityofMiningandTechnology，XuzhouJiangsu221000，China；2．DepartmentofMilitaryTraffic&TransportationofXuzhouAirForceCollege，XuzhouJiangsu221000，China；3．JinanAirForceEquipmentDepart

4、ment，JinanShandong250000，China)Abstract：Engineoilspectrumanalysishassomedefectofinsuficiencyinsampledata，excessiveofelementsandeorre—lationbetweendifferentelements．Partialleast—squaresregression(PLSR)waspresentedtoprocessengineoilspectrumanalysisdata．Thech

5、aracteristicofPLSRwasdiscussed．Theprincipleandalgorithmwereexplained．ThePLSRmethodwasappliedtothedisposalandanalysisofenginespectrumanalysisdata，theregressionmodelthatcanbeusedtoestimatetheabrasivestateofenginewasgot．TheabnormalabrasionofEQ6BTdieselenginew

6、asestimatedwiththemode1．Theresultshowsthattheabnormalabrasionofenginecanbef0undbythePLSRmode1．Keywords：partialleast—squaresregression；oilspectrumanalysis；abnormalabrasion；engine偏最小二乘回归方法(PartialLeast—SquaresRe—样本和变量之间的弱相关性等条件，如果用于解决此gression，PLSR)是近年来应实际需要

7、而产生和发展类问题，容易产生较大偏差、不符合实际情况。但偏的一个有广泛适用性的多元统计分析方法⋯。在常见最小二乘回归方法所具有的优点完全可以克服上述问的单因变量或多因变量对多自变量的回归建模中，特题的缺点，故本文作者采用偏最小二乘回归方法对柴别是在观察样本少，而多元变量中又存在多重相关性油发动机磨损情况进行监测，并判断发动机运行的异时，该方法具有传统回归方法所不具备的许多优点。常磨损。它意义明确，建模效果好，解释性强。1偏最dx-乘回归分析的基本原理通过原子发射光谱检测油液中的元素种类和浓度PLSR是建立在

8、多元回归分析、主成分析和典型是判断发动机磨损状态的有效方法之一．由于发动机相关分析基础上的一种新型的数据统计方法，它与油液中涉及到的元素种类多、元素之间存在一定的相传统的多元线性回归分析思路不同。PLSR在回归建关性，且发动机换油周期较长，油液取样的周期也较模的过程中不直接考虑因变量和自变量之间的关系，长，因此光谱分析一直存在着样本数据少、变量多、而是采用信息综合与筛选技术，在多元变量中提取若变量个数与样本数量不