大连理工大学学报

作者：李英顺,于昂,姬宏基,李茂,郭占男

关键词：发动机润滑油状态评估核主成分分析沙猫群优化算法支持向量机

基金：辽宁省“兴辽英才计划”资助项目(XLYC1903015).

润滑油在发动机各部件间流动时，不仅发挥其应有的功能，同时也承载了丰富的关于发动机运行状况的信息，能够有效地反映发动机状态．以某型装甲车底盘发动机为对象，提出一种对润滑油信息进行分析以实现发动机状态评估的方法．该方法基于核主成分分析(KPCA)和沙猫群优化(SCSO)算法优化的支持向量机(SVM)，使用KPCA对收集的油液数据进行降维处理，得到的降维数据作为SVM的输入．随后，应用SCSO算法优化SVM的关键参数，建立状态评估模型．通过实际数据的实验验证及与其他几种状态评估模型的比较，结果显示该方法准确率达到了97.35%，能有效评估发动机状态，从而为发动机的维护提供重要参考．

来源：2024年第4期

《大连理工大学学报》期刊编辑部

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