一种基于改进的蝙蝠算法优化ELM的发动机燃油系统故障诊断方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于改进的蝙蝠算法优化ELM的发动机燃油系统故障诊断方法，属于机械工程自动化技术领域。本发明专利技术利用传感器来实时采集燃油系统的振动信号并提取其特征向量；然后使用蝙蝠算法来优化极限学习机的权值和阈值，搭建优化好的极限学习机的网络结构；再将提取得到的特征向量输入到优化好的极限学习机中进行训练得到发动机燃油系统故障诊断模型并进行发动机燃油系统故障诊断。本发明专利技术分类速度快，提高了发动机燃油系统故障诊断的精确度。

A Fault Diagnosis Method for Engine Fuel System Based on Improved Bat Algorithms and ELM

The invention relates to a fault diagnosis method of engine fuel system based on improved bat algorithm optimizing ELM, belonging to the technical field of mechanical engineering automation. The invention uses sensors to collect vibration signals of fuel system in real time and extract characteristic vectors; then uses bat algorithm to optimize the weights and thresholds of the limit learning machine, and builds the network structure of the optimized limit learning machine; and then inputs the obtained characteristic vectors into the optimized limit learning machine for training to obtain the fault diagnosis model of engine fuel system and proceeds. Fault diagnosis of engine fuel system. The invention has fast classification speed and improves the accuracy of fault diagnosis of engine fuel system.

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进的蝙蝠算法优化ELM的发动机燃油系统故障诊断方法
本专利技术涉及一种基于改进的蝙蝠算法优化ELM的发动机燃油系统故障诊断方法，属于机械工程自动化

技术介绍
发动机是整个机械设备的“心脏”，而发动机的燃油系统在很大程度上决定着发动机的工作性能。由于燃油系统结构组成较为复杂，因而也是故障的频发部件。据权威机构数据统计，在柴油机的各种故障中，燃油系统故障占总体比重高达27％。由此可见，一旦燃油系统发生故障，其带来的经济和其他方面的损失是较为严重的。早期的故障诊断大多依靠个人经验，有时会借助一些较为简单的仪器来辅助判断。但此种诊断方法不仅受不确定的人为因素的影响，而且在诊断结果的准确率上也表现的较为低下且用时较长。发动机的燃油系统在整个机械设备的运转过程中起着至关重要的作用，所以对其各类故障进行快速准确的诊断具有不容忽视的工程价值。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是以较短的时间获取尽可能高的故障诊断精确率，提供了一种基于改进的蝙蝠算法优化ELM的发动机燃油系统故障诊断方法。本专利技术采用的技术方案是：一种基于改进的蝙蝠算法优化ELM的发动机燃油系统故障诊断方法，首本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进的蝙蝠算法优化极限学习机的发动机燃油系统故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤，首先利用传感器来实时采集燃油系统的振动信号并提取其特征向量；然后使用蝙蝠算法来优化极限学习机的权值和阈值，搭建优化好的极限学习机的网络结构；再将提取得到的特征向量输入到优化好的极限学习机中进行训练得到发动机燃油系统故障诊断模型；最后利用发动机燃油系统故障诊断模型进行发动机燃油系统故障诊断。

【技术特征摘要】
1.一种基于改进的蝙蝠算法优化极限学习机的发动机燃油系统故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤，首先利用传感器来实时采集燃油系统的振动信号并提取其特征向量；然后使用蝙蝠算法来优化极限学习机的权值和阈值，搭建优化好的极限学习机的网络结构；再将提取得到的特征向量输入到优化好的极限学习机中进行训练得到发动机燃油系统故障诊断模型；最后利用发动机燃油系统故障诊断模型进行发动机燃油系统故障诊断。2.根据权利要求1所述的基于改进的蝙蝠算法优化极限学习机的发动机燃油系统故障诊断方法，其特征在于：所述使用蝙蝠算法来优化极限学习机的权值和阈值的具体过程如下：Step1、随机初始化种群规模并确定其目标函数，初始化脉冲的响度和发射频率初始化脉冲的频率范围[fmin,fmax]和算法最大迭代次数；Step2、对种群个体的速度和位置进行初始化，其中i＝1,2,…,m，计算其适应值并寻找蝙蝠种群的最优化个体；Step3、完成对蝙蝠速度和位置的更新，并及时调节脉冲的频率fi：fi＝fmin+(fmax-fmin)·β其中，β是随机变量，且β～U[0,1]；X*代表目前搜索范围内的全局最优位...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海瑞，靖婉婷，林雅慧，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：云南,53