基于 Kstar 算法的内燃机失火检测
计算机视觉与模式识别
2013-10-15 v1
摘要
内燃机失火仍然是一个导致燃油效率降低、功率损失增加以及排放物中碳氢化合物浓度升高的问题。失火会产生归因于特定气缸的独特振动模式。可以从这些模式中提取有用特征并进行分析以检测失火。本文从这些振动信号中提取了统计特征，利用 J48 决策树算法识别出有用特征，并使用 Kstar 算法对选定特征进行分类。本文展示了 Kstar 算法的性能分析。
引用
@article{arxiv.1310.3717,
title = {Misfire Detection in IC Engine using Kstar Algorithm},
author = {Anish Bahri and V Sugumaran and S Babu Devasenapati},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.3717},
year = {2013}
}
备注
12 Pages, 8 Figures, 4 Tables. International Journal of Research in Mechanical Engineering, 2013