基于加速聚类的汽车发动机故障检测算法

摘要：

针对汽车发动机运行状态特征数据中包含大量不完全、高干扰、非线性、强随机的冗余数据，汽车故障数据提取检测准确度较低的问题。基于加速聚类的汽车发动机故障检测算法，利用冗余数据聚类中，类距离的思想，给出了汽车发动机故障数据平均距离的概念。将故障数据根据平均距离大小的不同，将冗余数据分离出来，从而加快故障数据的检测时间，提高故障检测精度。实验证明，该方法提高了在汽车发动机海量故障数据中故障检测的准确度，取得了良好得效果。

关键词：汽车发动机故障数据、冗余数据、支持向量机

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省教育厅项目12511599。

在线出版日期：2013-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：83-85