本發(fā)明公開了一種汽車發(fā)動機的失效檢測方法，包括以下步驟：確定發(fā)動機失效特征參數(shù)集、失效類型集，失效特征參數(shù)集中包含多個失效特征參數(shù)，失效類型集中包含多個失效類型；根據(jù)失效特征參數(shù)集和失效類型集，建立基于核函數(shù)的結構風險最小化機器學習模型；利用樣本集，訓練并優(yōu)化基于核函數(shù)的結構風險最小化機器學習模型；檢測發(fā)動機的多個失效特征參數(shù)，將多個失效特征參數(shù)作為失效檢測的數(shù)據(jù)源；將所述數(shù)據(jù)源輸入到基于核函數(shù)的結構風險最小化機器學習模型中，得出失效檢測結果。上述方法，基于核函數(shù)的結構風險最小化機器學習算法和主元特征提取相結合，實現(xiàn)了對發(fā)動機快速、準確的失效檢測，同時其失效檢測能力強、確診率高、誤判率低。
聲明：
“汽車發(fā)動機的失效檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)
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編輯：管理員
來源：中冶有色技術網(wǎng)
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2025年03月25日 ~ 27日 
