| 主权项 |
基于群体智能的柴油机故障诊断方法，其特征是：(1)检测柴油机气缸运行信息包括气缸进排气温度、进排气压力、主轴瞬时转速；(2)将温度、压力信息进行数/模转换、滤波，根据柴油机上止点信号和气缸发火次序，分解主轴瞬时转速数据，获得各气缸在发火做功时对应的瞬时转速信息；(3)将步骤(2)处理后的信息分两路送出，第一路信息利用群体智能聚类算法将气缸进排气温度、进排气压力、各气缸在发火做功时对应的瞬时转速信息作为聚类对象进行聚类，找出状态异常气缸；(4)将第二路信息和步骤(3)结果通过基于贝叶斯网络技术融合运行参数信息，诊断柴油机的故障原因和部位；所述的找出状态异常气缸的方法为：令数据集D表示数据的集合，聚类算法在D上执行后，其结果表示为：C＝{C<sub>1</sub>,C<sub>2</sub>,…,C<sub>k</sub>}，其中<img file="FDA0000505799780000011.GIF" wi="892" he="164" />k为聚类后簇的数量；定义“大”簇和“小”簇：C＝{C<sub>1</sub>,C<sub>2</sub>,…,C<sub>k</sub>}是簇的集合，并且满足|C<sub>1</sub>|≥|C<sub>2</sub>|≥…≥|C<sub>k</sub>|，给定两个参数α和β，在满足下面的任一条件时，定义b是“大”簇和“小”簇的边界；(|C<sub>1</sub>|+|C<sub>2</sub>|+…+|C<sub>b</sub>|)≥|D|·α|C<sub>b</sub>|/|C<sub>b+1</sub>|≥β则“大”簇的集合定义为：LC＝{C<sub>i</sub>|i≤b}，“小”簇的集合定义为：SC＝{C<sub>j</sub>|j>b}；对任意的数据集中的元组t，t的基于聚类的局部离群因子L为：<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>L</mi><mo>=</mo><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mi>min</mi><mrow><mo>(</mo><mi>dis</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><msub><mi>C</mi><mi>j</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><mo>|</mo><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><mo>|</mo></mtd><mtd><mi>wheret</mi><mo>∈</mo><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><mo>∈</mo><mi>SC</mi><mo>,</mo><msub><mi>C</mi><mi>j</mi></msub><mo>∈</mo><mi>LC</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>dis</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><mo>|</mo><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><mo>|</mo></mtd><mtd><mi>wheret</mi><mo>∈</mo><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>C</mi><mi>i</mi></msub><mo>∈</mo><mi>LC</mi></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>]]></math><img file="FDA0000505799780000021.GIF" wi="1185" he="178" /></maths>dis(t,C<sub>i</sub>)表示元组t到簇C<sub>i</sub>的距离；根据局部离群因子挖掘局部离群点，即可挖掘出状态异常气缸。 |
