提出了一种基于主成分分析、遗传算法和支持向量机的失火故障诊断方法,以用于建立发动机失火故障诊断模型。采集不同失火故障模式下瞬时转速信号,通过归一化和主成分分析对数据集进行降维预处理,提取样本特征;随机选取1/3的样本训练支持向量机失火诊断模型,并结合网格搜索和遗传算法优化模型参数;剩余样本作为测试数据,对12种失火模式进行辨别,准确率为98.33%。因此,该方法有效2017年第1期已有研究工作主要集中在对失火故障的检测，很少有对失火故障模式识别和故障定位的研究。本文通过分析不同失火模式下瞬时转速的波动情况，在失火故障诊断的基础上，提出一种基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的失火故障诊断模型， 本文由公司网站弯管机网站采集转载中国知网网络资源整理! http://www.wanguanjixie.com并利用遗传算法（GA）优化建模参数。2试验与数据分析2.1试验装置在TU5JP4汽油机台架上进行试验，汽油机的主要性能参数见表1。试验装置的连接示意如图1所示。将汽油机的点火信号和曲轴位置信号以及BOSCHME7.4.5电控系统的判缸信号引入失火故障模拟器，即可实现判缸和失火故障模拟。失火故障模拟器可以根据需要，实现汽油机单缸单次失火、单缸连续失火以及多缸连续失火等功能，失火故障模拟器的设计见文献[10]车用动力锂电池-数控滚圆机滚弧机张家港电动滚圆机滚弧机折弯机。表1TU5JP4汽油机主要性能参数图1试验装置连接示意2.2瞬时转速信号采集常用的瞬时转速测量方法有两种：测频法和测周期法[11]，测频法适用于高转速，测周期法适用于低转速[12]。该试验汽油机转速为2500r/min，属于低转速，所以采用测周期法，瞬时转速采集系统如图2所示。图2汽油机瞬时转速信号采集示意瞬时转速计算公式n=60×fZ×Ki，其中f为单片机计数器的频率，Z为齿盘齿数，Ki为单片机计数器的计数值。在本试验中，齿盘齿数Z=60，每个工作循环包含2×60=120个采样点，采样分辨率为6°，消除缺齿对瞬时转速测量的影响见文献[13]。2.3失火时瞬时转速波动分析图3为汽油机在某一工作循环失火时瞬时转速的波形图。可以看出，在正常工作时由于4个气缸轮流点火做功和燃烧循环变动，瞬时转速的振幅在±25r/min的范围内波动，发动机工作平稳；当失火发生时，瞬时转速急剧下降，由于循环转动惯性，瞬时转速振幅在±75r/min的范围内波动，发动车用动力锂电池-数控滚圆机滚弧机张家港电动滚圆机滚弧机折弯机 本文由公司网站弯管机网站采集转载中国知网网络资源整理! http://www.wanguanjixie.com