多信息融合技术在船舶柴油机故障诊断中的应用 |
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引用本文: | 尚前明,王瑞涵,陈辉,唐新飞.多信息融合技术在船舶柴油机故障诊断中的应用[J].中国航海,2018(3). |
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作者姓名: | 尚前明 王瑞涵 陈辉 唐新飞 |
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作者单位: | 武汉理工大学能源与动力工程学院 |
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摘 要: | 柴油机工作过程中的各种参数含有大量的信息,通过数据挖掘将这些参数的内在信息挖掘出来,解决以往在柴油机故障诊断上出现的诊断不准确和耗时长等问题。采用K均值聚类分析(k-means)将数据聚类,并设计BP(Back Propagation)神经网络,对柴油机的运行状态进行诊断。在此基础上,利用PCA(Principal Component Analysis)对上述算法进行优化,用PCA对原始数据简化,再进行k-means聚类,最后将聚类后的数据特征量作为BP神经网络的输入,建立柴油机的故障诊断模型。通过对两种诊断算法的结果进行分析和比较,表明优化后的算法能够更有效地提取数据特征,提高了诊断准确度,同时也减少了诊断时间。
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