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中国农机化学报杂志社

  • 主管单位:中华人民共和国农业部
  • 期刊级别:核心期刊
  • 出版周期:双月刊
  • 国际刊号:2095-5553
  • 国内刊号:32-1837/S
  • 邮发代号:28-116
  • 出版地点:江苏省南京市
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【多传感器数据融合技术】基于SVM的多传感器信息融合技术在农用

本文作者:贾佳;吕建新;辜良愉;成功正常投稿发表论文到《中国农机化学报》2013年02期,引用请注明来源400期刊网!



【摘要】:通过运用基于子模块决策输出融合的多传感器信息融合模型,专门针对农用柴油机运行机理和易发故障的特点,探讨了基于SVM的多传感器信息融合技术在农用柴油机故障诊断中的具体运用。通过对故障农用车实车数据比较试验表明,此方法在识别农用柴油机的故障类型上相比于传统诊断方法更加有效。
【论文正文预览】:0引言随着农业现代化水平的不断提高,农业机械的复杂程度也日益增加,特别是农用柴油机的发展十分迅速。农用柴油机工作环境恶劣,强度大,加之操作人员缺乏专业的农机培训,对柴油机性能、机械结构和工作原理不够了解,对农用柴油机的故障诊断提出了更高的要求。传统上采用相对成
【文章分类号】:TP202;TP18
【稿件关键词】:农用柴油机支持向量机多传感信息器融合故障诊断
【参考文献】:
  • 沈寿林,郑海起,张英堂;基于信息融合的发动机全系统故障诊断研究[J];车用发动机;2003年02期
  • 高晓清;基于多传感器信息融合的柴油发动机故障诊断研究[D];中北大学;2008年
  • 闫鹏程;王红卫;张培林;;多传感器信息融合在自行火炮发动机故障诊断中的应用[J];火炮发射与控制学报;2007年01期
  • 杨书勇;徐小力;王立勇;;基于嵌入式技术的往复机械数据采集系统开发[J];测控技术;2012年06期
  • 何如龙;薛玉娟;李昭锐;;基于信息融合和神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[J];计算机测量与控制;2012年04期
  • 刘玉梅;汽车悬架系统故障诊断方法研究[D];吉林大学;2009年
  • 周兴利;电控柴油机故障智能诊断研究[D];上海交通大学;2009年
  • 孔李军;基于信息融合的粮情测控系统智能决策技术应用研究[D];河南工业大学;2010年
  • 张祥明;基于信息融合的矿井提升机健康诊断研究[D];河南理工大学;2010年
  • 韩慧勇;基于多源信息融合的柴油机故障诊断研究[D];中北大学;2012年
  • 张琳;机械故障诊断中神经网络与D-S推理的信息融合技术研究[D];燕山大学;2003年
  • 窦唯;往复压缩机气阀故障诊断的智能方法研究[D];大庆石油学院;2004年
  • 张娟;ICMMS体系中的诊断与维修决策融合[D];东南大学;2005年
  • 洪君;基于HHT和D-S理论的离心泵故障诊断方法研究[D];东北电力大学;2007年
  • 董威;混合动力汽车故障诊断及容错策略的研究[D];吉林大学;2007年
  • 高晓清;基于多传感器信息融合的柴油发动机故障诊断研究[D];中北大学;2008年
  • 周宴宇;基于音频信号的滚动轴承智能故障诊断方法研究[D];中南大学;2009年
  • 沈寿林,郑海起,张英堂;基于信息融合的发动机全系统故障诊断研究[J];车用发动机;2003年02期
  • 张菊秀;多传感器信息融合技术和发展[J];电子世界;2005年04期
  • 郁文贤,雍少为,郭桂蓉;多传感器信息融合技术述评[J];国防科技大学学报;1994年03期
  • 刘怀国,吴陈,张冰;D-S证据理论在多传感器融合中的应用[J];华东船舶工业学院学报(自然科学版);2001年03期
  • 王俊生;柴油发动机燃油系统的故障分析研究[J];山西建筑;2003年04期
  • 王耀南,李树涛;多传感器信息融合及其应用综述[J];控制与决策;2001年05期
  • 娄云;闫君杰;;柴油机气缸盖振动信号特征提取方法的研究[J];内燃机车;2006年08期
  • 谭达明,秦萍,余欲为;柴油机工作过程故障振动诊断的基础研究[J];内燃机学报;1992年04期
  • 何友,彭应宁,陆大 ;多传感器数据融合模型综述[J];清华大学学报(自然科学版);1996年09期
  • 朱东升;发动机常见故障诊断[J];设备管理&维修;1999年11期
  • 黄加亮;RBF神经网络在船用低速柴油机故障诊断中的应用研究[D];大连海事大学;2000年
  • 张远;基于信息融合技术的故障诊断模型和方法研究[D];中南大学;2003年
  • 王平;基于小波—神经网络的电机轴承故障诊断[D];太原理工大学;2005年
  • 张军;大功率柴油机综合故障诊断系统研究与开发[D];天津大学;2005年
  • 黄建新;多传感器数据融合技术在轴承故障诊断中的应用研究[D];武汉理工大学;2006年
  • 林吉良;蒋静坪;;基于支持向量机的移动机器人故障诊断[J];电工技术学报;2008年11期
  • 何凡;刘光斌;;核函数在液压泵故障诊断中的应用研究[J];煤矿机械;2009年01期
  • 江志钢;张春良;岳夏;;基于支持向量机的机床故障诊断研究[J];装备制造技术;2009年12期
  • 刘东,葛运建;基于SVM预测器的传感器故障诊断与信号恢复研究[J];传感技术学报;2005年02期
  • 李烨,蔡云泽,许晓鸣;基于支持向量机集成的故障诊断[J];控制工程;2005年S2期
  • 谢保川;刘福太;;支持向量机在模拟电路故障诊断中的应用[J];计算机仿真;2006年10期
  • 田景文;吴浩;高美娟;;基于支持向量机的火车滚轴故障诊断[J];机床与液压;2007年07期
  • 田路;田干;张炜;李亮;;基于支持向量机的涡轮泵故障诊断方法研究[J];控制工程;2007年S2期
  • 饶泓;虞国全;胡倩如;;基于支持向量机的径向基网络结构优化[J];计算机工程与应用;2008年05期
  • 王计生;喻俊馨;黄惟公;;小波包分析和支持向量机在刀具故障诊断中的应用[J];振动、测试与诊断;2008年03期
  • 袁昊程;钟秋海;戴亚平;;基于支持向量机的旋转机械故障诊断[A];2003中国控制与决策学术年会论文集[C];2003年
  • 张军峰;胡寿松;;基于多重核学习支持向量机的歼击机故障诊断[A];第七届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会论文集[C];2007年
  • 李烨;蔡云泽;许晓鸣;;基于支持向量机集成的故障诊断[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
  • 和卫星;陈晓平;陈季云;陆森林;;石油钻井传动滚动轴承的故障诊断[A];2008中国仪器仪表与测控技术进展大会论文集(Ⅰ)[C];2008年
  • 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
  • 孙来军;沈永良;;多SVM多级信息融合与诊断决策模型的研究[A];2007'中国仪器仪表与测控技术交流大会论文集(二)[C];2007年
  • 王红军;徐小力;付瑶;;基于SVM的旋转机械故障诊断知识获取[A];第八届全国设备与维修工程学术会议、第十三届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2008年
  • 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
  • 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
  • 尹钟;张建华;;基于支持向量机方法的过程操作员功能状态分类[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
  • 李萍;济钢EAM离线网络点检和故障诊断管理系统开发应用[N];世界金属导报;2007年
  • 胡荣山 马巍;上海海大一课题列入国家“863”计划[N];中国船舶报;2007年
  • 梁艳明 向王旬玮 周龙 眭吉吉;电厂运营SIS来管[N];计算机世界;2004年
  • ;基于模糊控制的生产过程在线管理系统[N];科技日报;2003年
  • 记者 毛海峰;煤炭开采远程控制工作面有望无人值守[N];新华每日电讯;2009年
  • ;综合布线系统测试中应注意的几大要点[N];人民邮电;2009年
  • 张建松;上海开发新能源汽车远程监控系统[N];中国技术市场报;2009年
  • 邢永忠;最小二乘支持向量机的若干问题与应用研究[D];南京理工大学;2009年
  • 冯志鹏;计算智能在机械设备故障诊断中的应用研究[D];大连理工大学;2003年
  • 陈非;基于过程信息融合的旋转机械信息(火用)故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年
  • 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2004年
  • 宋凯;基于PLS的统计质量监控研究与应用[D];浙江大学;2005年
  • 李敏;复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_blank">复杂机344.htm " target="_b===================================

【稿件标题】:【多传感器数据融合技术】基于SVM的多传感器信息融合技术在农用柴油机故障诊断中的应用研究
【作者单位】:武警工程大学装备运输系;
【发表期刊期数】:《中国农机化学报》2013年02期
【期刊简介】:《中国农机化学报》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊,中国农机化学报杂志具有正规的双刊号,其中国内统一刊号:CN32-1837/S,国际刊号:ISSN2095-5553。中国农机化学报杂志社由中华人民共和国农业部主管、农业部南京农业机械......更多中国农机化学报杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6892/)投稿信息
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