【摘 要】
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传统的发动机故障诊断方法通常基于向量模式进行数据特征的提取,可能丢失数据之间的结构信息及破坏数据间相关性。针对此问题,提出了一种张量模式下提取发动机数据特征的方法
【机 构】
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武汉科技大学汽车与交通工程学院,纯电动汽车动力系统设计与测试湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51505345);电动汽车动力系统设计与测试湖北省重点实验室基金资助项目(HBUASEV2015F005);湖北省教育厅基金资助项目(Q20151105)
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传统的发动机故障诊断方法通常基于向量模式进行数据特征的提取,可能丢失数据之间的结构信息及破坏数据间相关性。针对此问题,提出了一种张量模式下提取发动机数据特征的方法,构建了＂信号类别×曲轴转角×转速＂的三阶张量形式的发动机状态样本,基于交替投影的思想,使用HOSVDHOOI张量Tucker分解的联立求解算法,对数据特征进行提取。分别以不进行数据特征提取和基于张量Tucker分解进行数据特征提取两种情况,对发动机正常工作、单缸失火和轴系不对中三种状态下的实验数据进行处理,并分别采用网格参数
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