基于随机森林算法的船舶电站故障诊断

针对船舶电站故障诊断中常用的BP神经网络算法存在的收敛速度慢和诊断准确率不高等问题,提出一种基于随机森林算法的船舶电站诊断模型。在Simulink软件中搭建船舶电站故障模型,通过在Simulink中仿真得到船舶电站故障数据,分析基于随机森林算法的船舶电站故障诊断原理。在MATLAB软件中分别建立基于随机森林算法和BP神经网络算法的船舶电站故障诊断模型,并对二者的故障诊断结果进行对比分析。结果表明,基于随机森林算法的诊断模型相比基于BP神经网络的诊断模型,能显著提高船舶电站故障诊断的效率和准确率。     

船舶柴油机机械磨损故障诊断方法

柴油机是船舶运行最重要的动力装置之一,经过长年累月的运转,磨损故障经常发生,影响船舶的正常行驶。针对上述问题,提出一种神经网络机械磨损故障诊断方法。设计了与之相适应的BP网络结构,在此基础上建立了一个BP神经网络模型,并给出了一种BP神经网络学习算法,用来调整网络学习速率。柴油机机械磨损故障诊断实例结果表明:利用BP神经网络诊断出船舶柴油机磨损故障与实际诊断结果一致,准确率高达80%以上。     

遗传算法和神经网络在船舶柴油机故障诊断中的应用

为提高船舶柴油机故障诊断的精度,以及改善神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优解的情况。提出一种基于改进遗传算法和RBF神经网络相结合的智能诊断方法,并将其应用于船舶柴油机故障诊断中,改进的方法优化了神经网络的隐节点、宽度参数以及中心向量,用最小二乘法训练网络隐层到输出层的权值。最后在Matlab仿真软件下,对船舶柴油机故障诊断模型进行仿真实验。实验证明,自适应遗传算法优化的RBF神经网络,诊断速度快,诊断精度高,收敛效果好,能较好地应用在船舶柴油机的状态监测和故障诊断中。     

船舶柴油机机械磨损故障诊断方法研究

柴油机机械磨损直接影响船舶工作的可靠性,为了获得高正确率的船舶柴油机机械磨损故障诊断结果,设计了局部均值分解和机器学习算法的船舶柴油机机械磨损故障诊断模型。首先对船舶柴油机机械磨损故障信号进行局部均值分解,提取的船舶柴油机机械磨损故障特征,然后引入机器学习算法对船舶柴油机机械磨损故障进行分类和识别,最后进行了船舶柴油机机械磨损故障性能测试。结果表明,本文模型的船舶柴油机机械磨损故障正确率超过95%,而且船舶柴油机机械磨损故障的误诊率相当低,完全能够满足当前船舶柴油机机械磨损故障诊断的实际要求。     

基于神经网络和红外线成像技术的船用柴油机故障诊断方法研究

柴油发动机是通用船舶广泛使用的动力装置,在复杂恶劣的海上环境中,较易发生故障,传统检测方法主要依靠经验,故障定位较为耗时,其时效性差,需要进行改进。随着计算科学的发展,智能故障定位方法逐渐应用至船用柴油机故障定位系统中,如神经网络﹑模糊算法及大数据分析等。本文分析了船舶柴油机各功能部件,利用红外线对故障部件进行成像检测,设计了基于神经网络的柴油机故障诊断方法,最后对设计模型进行仿真分析。     

船舶柴油机机械磨损故障诊断的模式识别

船舶柴油机在工作过程中,经常会发生机械磨损故障,给船舶柴油机的工作稳定性带来困扰,针对当前船舶柴油机机械磨损故障存在的诊断准确率低、机械磨损故障诊断时间复杂度高等缺陷,设计了一种船舶柴油机机械磨损故障诊断的模式识别方法。首先分析当前船舶柴油机机械磨损故障的原理,并提取船舶柴油机机械磨损故障诊断特征,然后采用层次分析法分析确定每一个船舶柴油机机械磨损故障特征的权值,并根据RBF神经网络确定船舶柴油机机械磨损故障诊断的模式识别模型,最后进行船舶柴油机机械磨损故障诊断的验证性测试,分析本文方法的船舶柴油机机械磨损故障效果。本文方法的船舶柴油机机械磨损故障诊断率超过了90%,不仅远远高于对比方法的船舶柴油机机械磨损故障诊断率,而且船舶柴油机机械磨损故障效率得到有效的改善,具有很好的推广前景。     

基于随机森林和支持向量机的船舶柴油机故障诊断

针对船舶低速二冲程柴油机故障的分析问题,提出基于随机森林和支持向量机的船舶柴油机故障诊断方法。对船舶低速二冲程柴油机MAN BW 6S50MC-C建立故障仿真模型并验证其有效性;在此基础上,通过故障仿真模型生成故障样本。运用基于随机森林的VarSelRF特征选择算法对故障数据进行降维,提出运用支持向量机对降维后的故障数据进行分类的方法。通过仿真试验验证并分析该方法的有效性。     

基于CAWOA-BP的船舶凝给水系统故障诊断

为克服传统专家经验在故障诊断方面的不足,实现船舶凝给水系统的智能诊断,在标准BP神经网络基础上提出一种优化后的CAWOA-BP故障诊断模型。采用混沌映射以及自适应权重调整策略优化WOA鲸鱼算法,利用优化后的WOA鲸鱼算法改进BP神经网络的权值及阈值矩阵。由于船舶凝给水系统的状态监测数据是复杂多维度数据,利用UMAP降维算法对原始数据进行降维。最后,利用降维处理后的数据训练CAWOA-BP神经网络模型,实现故障诊断。通过对正常及故障数据的学习,发现优化后的CAWOA-BP模型相比于标准BP,WOA-BP,PSO-BP故障诊断模型具有更高的准确率、精确率、召回率及预测误差。研究表明,基于优化后的CAWOA-BP神经网络故障诊断方法能够更加精确实现船舶凝给水系统的故障诊断。     

基于自编码器的船用柴油机故障诊断

为了提升船舶柴油机故障诊断的泛化能力,引入深度神经网络,文章提出了一种基于自编码器（AE）的船舶柴油机故障诊断方法。通过GT-SUITE船用柴油机故障仿真实验,对数据样本进行分析,结果表明AE在训练集和测试集的故障识别率分别为98.67%和98.33%,优于支持向量机（SVM）和BP神经网络,更适用于船用柴油机的故障诊断。     

神经网络技术在船舶柴油机故障在线诊断中的应用研究

文章主要研究基于RBF神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行计算机仿真诊断,建立船用柴油机征兆与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以实现船用柴油机故障诊断。并对柴油机性能工况的故障在线自动诊断进行探索,以提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。