基于BA-RVM算法的发动机故障诊断技术研究

来源：计算机工程与科学杂志2023年第2期北京时间：

作者：陈财森, 胡海荣, 程志炜, 房璐璐

单位：（1.陆军装甲兵学院演训中心，北京 100072；2.陆军装甲兵学院信息通信系，北京 100072；3.32167部队，西藏 拉萨 850000）

摘要：发动机是装备动力系统的核心部件，针对传统检测技术在大量故障装备中难以准确快速诊断发动机故障，且诊断工作量大、效率低等问题，提出一种基于BA-RVM算法的发动机故障诊断模型。通过融合典型装甲装备发动机的各项指标，利用采集的参数指标与发动机的故障数据对模型进行训练，使得模型能够基于发动机的参数对故障类型进行预测。在模型训练时，采用蝙蝠算法BA对相关向量机算法RVM的核参数宽度进行优化，得到RVM最优参数的预测模型。最后，以12/200ZL型水冷废气涡轮增压柴油机为对象开展实验。实验结果表明，基于BA-RVM算法的故障诊断错误率比BP算法的降低了66.67%，比SVM算法的降低了62.5%。

关键词：发动机故障,蝙蝠算法,相关向量机算法,故障诊断,

基金资助：国家自然科学基金（U1836101）；军委科技委基础加强计划技术领域基金（2019-JCJQ-JJ-31）