本發明公開了一種汽車發動機的失效檢測方法,包括以下步驟:確定發動機失效特征參數集、失效類型集,失效特征參數集中包含多個失效特征參數,失效類型集中包含多個失效類型;根據失效特征參數集和失效類型集,建立基于核函數的結構風險最小化機器學習模型;利用樣本集,訓練并優化基于核函數的結構風險最小化機器學習模型;檢測發動機的多個失效特征參數,將多個失效特征參數作為失效檢測的數據源;將所述數據源輸入到基于核函數的結構風險最小化機器學習模型中,得出失效檢測結果。上述方法,基于核函數的結構風險最小化機器學習算法和主元特征提取相結合,實現了對發動機快速、準確的失效檢測,同時其失效檢測能力強、確診率高、誤判率低。
聲明:
“汽車發動機的失效檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)