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基于支持向量机的柴电混合动力故障诊断研究
文献摘要：
对柴电混合动力系统级故障诊断进行了研究,利用仿真软件搭建了实时整车模型,并构建了基于支持向量机的柴电混合动力系统的诊断框架.采用一对一方法构建多分类器,故障识别准确率达到98％.构建了柴电混合动力系统故障诊断实时仿真平台,进行了基于支持向量机的柴电混合动力系统故障诊断实时仿真,验证了实时环境下基于支持向量机诊断算法能有效实现对混合动力系统多故障并发模式诊断.
文献关键词：
柴电混合动力系统;支持向量机;故障诊断;实时仿真
中图分类号：
作者姓名：
韩耀辉;刘波澜;王文泰;刘凡硕;张俊伟
作者机构：
北京理工大学机械与车辆学院,北京100081
文献出处：
引用格式：
[1]韩耀辉;刘波澜;王文泰;刘凡硕;张俊伟-.基于支持向量机的柴电混合动力故障诊断研究)[J].内燃机工程,2022(01):101-108
A类：
一对一方法
B类：
诊断研究,柴电混合动力系统,系统级,整车模型,多分类器,故障识别,识别准确率,动力系统故障,实时仿真平台,多故障
AB值：
0.140042
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