内燃机工程

作者：李宝月,余永华,曹炳鑫,叶剑平,马炳杰,尧阳烽,赵国旭

单位：武汉理工大学 船海与能源动力工程学院,武汉 430063,武汉理工大学 船海与能源动力工程学院,武汉 430063,武汉理工大学 船海与能源动力工程学院,武汉 430063,武汉理工大学 船海与能源动力工程学院,武汉 430063,船舶动力工程技术交通运输行业重点实验室,武汉 430063,武汉理工大学 船海与能源动力工程学院,武汉 430063,武汉理工大学 船海与能源动力工程学院,武汉 430063

关键词：柴油机,多源信息融合,t分布–随机邻近嵌入,故障诊断,

基金：国家自然科学基金重点项目（52271328）

针对基于单一振动信号难以区分柴油机不同部件故障，提出一种基于t分布–随机邻近嵌入（t-distributed stochastic neighbor embedding， t-SNE）多源信息融合的故障诊断方法。首先，通过试验对柴油机故障仿真模型进行标定，基于仿真模型获取不同故障状态下的热工参数与缸盖振动，选取相关性低的热工参数，提取振动信号的时域和频域特征参数，并利用t-SNE将振动特征参数与热工参数进行融合降维，基于支持向量机（support vector machine， SVM）方法对降维后的数据进行分类识别，构建柴油机故障诊断模型，最终取得了95.7%的故障识别准确率。与基于振动单一信号的故障诊断方法相比，多源信息融合能有效区分不同故障类别，提高柴油机故障识别准确率。

来源：2025年第1期

《内燃机工程》期刊编辑部

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