支持向量机模型在柴油机寿命预测中的应用
2025-02-21 13:26
No.1342487541470994432
技术概要
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本技术涉及柴油机技术领域,提出了一种利用支持向量机(SVM)模型对柴油发动机寿命进行预测的新方法。该方法通过分析特定型号柴油发动机的全寿命试验数据,提取关键状态参数,建立预测模型,以实现对柴油发动机寿命的准确预测。
背景技术
预测柴油发动机的寿命对于重型工作车辆至关重要,因为这些车辆不仅成本高,还承担着关键的运输和生产任务。通过及时预测发动机剩余寿命,可以有效安排维护和保养,防止故障,确保行驶安全和任务顺利完成。此外,合理的根据柴油发动机寿命预测结果安排检修和保养,也可以避免用户因不定期检修次数过多造成的人力和物力的浪费,从而最大限度地在安全性和经济性上达到一个平衡。 在柴油发动机的组成结构中,气缸套是决定发动机寿命的关键零部件,其磨损程度目前被认为是评估发动机是否失效的主要依据。由于往复活塞式柴油发动机的工作特点,随着车辆行驶里程的增加,气缸套会产生不均匀的磨损,导致气缸漏气,气缸压力下降,最终导致发动机寿命终结。目前柴油发动机寿命预测方法主要有两种: 一是额定寿命预测方法,该方法认为同一型号的发动机存在着统一的“额定寿命”或称为最大寿命值。在计算发动机的剩余寿命时,先读取车辆已经行驶的里程数,然后用回归预测、统计预测和经验预测等数据处理模型来预测额定寿命。但这种方法有很大的局限性,因为车辆行驶的环境条件的不同,在同一行驶里程下,发动机的磨损老化程度也各不相同,仅采用行驶里程这个单一变量计算得到的额定寿命,无法反映发动机的个体差异,结果就是会让部分状况较好的发动机提前检修,造成巨大的经济损失,同时也会让部分状况较差的发动机得不到及时检修,造成一定的安全隐患。 二是实时读取气缸压力、喷油压力、机油压力这三个特征参数,利用带有修正系数的经验公式计算发动机的剩余寿命,这种方法能做到动态实时地预测寿命,但因为其数学模型中没有能消除误差的反馈调节机制,使得其预测的精准性不足,均在2%到3%,且当传感器受到较大外界干扰时, 剩余寿命预测结果的精度就会变得不够稳定。为此提出一种基于支持向量机模型的柴油发动机寿命预测方法。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
鲁子译  曲大为  文洋  刘永丰
技术所属: 吉林大学
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