发明授权
CN104794283B 基于离群特征分析的柴油机故障灰预测方法
失效 - 权利终止
- 专利标题: 基于离群特征分析的柴油机故障灰预测方法
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申请号: CN201510193877.1申请日: 2015-04-22
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公开(公告)号: CN104794283B公开(公告)日: 2017-12-15
- 发明人: 袁志国 , 费景洲 , 董佳莹 , 王金鑫 , 王忠巍
- 申请人: 哈尔滨工程大学
- 申请人地址: 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室
- 专利权人: 哈尔滨工程大学
- 当前专利权人: 哈尔滨工程大学
- 当前专利权人地址: 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室
- 主分类号: G06F17/50
- IPC分类号: G06F17/50 ; G06Q10/04
摘要:
本发明的目的在于提供基于离群特征分析的柴油机故障灰预测方法,首先,等时间间隔检测柴油机气缸的运行参数;其次,利用数据0‑1标准化方法对气缸运行参数进行标准化处理;再次,将柴油机气缸的综合运行状态作为聚类分析对象,将标准化处理后的气缸运行参数作为聚类对象的属性,利用蚁群LF算法分析待聚类对象,实现故障气缸的自动分离,并计算故障气缸的离群因子;最后,将故障气缸离群因子构成时间序列,在此基础上,利用灰色模型预测分析其变化趋势。根据本发明的故障诊断结果,可实现对柴油机有计划、有针对性的视情维修,保障柴油机的运行安全、降低维修费用。
公开/授权文献
- CN104794283A 基于离群特征分析的柴油机故障灰预测方法 公开/授权日:2015-07-22