典型文献
基于尾气成分与灰色关联度的内燃机故障诊断
文献摘要：
故障智能分类与决策是内燃机故障诊断的重要手段.内燃机燃烧排放的尾气成分综合反映出内燃机运行状态的变化,对尾气成分分析是一种有效的故障诊断方法,提出基于动态权重的灰色关联度算法实现故障关联度区间及故障分类.实例计算结果表明,灰关联度对内燃机故障具有良好的区分度.发动机故障诊断时,只需计算出采集尾气成分的小样本数据的关联度,并与所述发动机故障的关联区间相比较即诊断出发动机故障类型.所提出的内燃机故障分类与诊断方法可在专用故障诊断仪中对内燃机故障进行自诊断.
文献关键词：
内燃机;故障分类;尾气成分;灰色关联度;主成分分析;动态权重
中图分类号：
作者姓名：
谢继鹏
作者机构：
210023 江苏省 南京市 南京理工大学 紫金学院 智能制造学院;210094 江苏省 南京市 南京理工大学 机械工程学院
文献出处：
引用格式：
[1]谢继鹏-.基于尾气成分与灰色关联度的内燃机故障诊断)[J].农业装备与车辆工程,2022(05):46-49
A类：
B类：
尾气成分,灰色关联度,内燃机,智能分类,燃烧排放,机运,故障诊断方法,动态权重,算法实现,故障分类,灰关联度,区分度,小样本数据,故障类型,诊断仪,自诊断
AB值：
0.182888
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