摘要
本发明公开了一种基于FRS‑IMPA‑XGBoost发动机润滑系统故障诊断方法,涉及发动机润滑系统领域。本发明通过集成传感器采集油液数据,包含润滑油的磨粒信息和各种理化信息。随后使用模糊粗糙集对油液数据属性约简,保留故障关联度高的特征构建数据集;在海洋捕食者算法初始化阶段引入Sobol序列和动态反向学习,解决了初始化阶段算法初始解分布不均匀,易陷入局部最优的问题;其次在算法中后期引入自适应参数控制策略进一步改善勘探和开发的平衡性,得到改进的海洋捕食者算法IMPA;使用改进后的IMPA对XGBoost模型寻优;将寻优结束得到的超参数输入到XGBoost模型中。本发明增强了全局搜索能力,平衡了算法探索和开发的转换,提高了模型故障诊断的准确率。
技术关键词
加热试验装置
发动机润滑系统
故障诊断模型
故障诊断方法
核燃料
模糊粗糙集
矩阵
集成传感器
XGBoost模型
海洋
阶段
序列
磨粒信息
控制策略
加速算法
正则化参数
油液
位置更新
系统为您推荐了相关专利信息
智能预警系统
铁道车辆
传感器模块
系统管理模块
传输模块
空调器压缩机
故障诊断方法
故障诊断模型
注意力
加权特征
水下推进器
故障诊断方法
速度预测模型
故障分类模型
故障特征
列车传动系统
故障诊断方法
深层网络模型
短时傅里叶变换
故障预测模型
轴承故障诊断方法
轴承故障检测
检测轴承振动
连续小波变换
图像