【摘 要】
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为实现内燃机振动谱时频图像特征的自动提取及识别，提出了一种基于振动谱时频图像特征优选及SVM（supportvectormachine）同步优化识别的内燃机故障诊断新方法．该方法首先采用小波
【机 构】
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第二炮兵工程大学五系,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
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为实现内燃机振动谱时频图像特征的自动提取及识别，提出了一种基于振动谱时频图像特征优选及SVM（supportvectormachine）同步优化识别的内燃机故障诊断新方法．该方法首先采用小波包生成内燃机振动谱时频相平面图，然后从内燃机振动谱图像的形状特征、灰度统计特征和纹理特征来提取特征参数，最后将支持向量机引入内燃机振动谱图像识别中，并针对机械振动谱图像特征参数优选问题，以及SVM的核函数及核函数参数选择问题，提出了基于免疫克隆选择机理的特征选择和SVM参数同步优化算法．内燃机故障诊断实例表明，所提方法
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