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基于长短期记忆神经网络的船体及螺旋桨性能退化评估
引用本文:刘易明,刘伊凡,王旭,沃金金.基于长短期记忆神经网络的船体及螺旋桨性能退化评估[J].中国造船,2023(4):207-218.
作者姓名:刘易明  刘伊凡  王旭  沃金金
作者单位:1. 宁波大学海运学院;2. 中电科(宁波)海洋电子研究院
基金项目:浙江省自然科学基金探索青年项目(LQ21E090006);;宁波市自然科学基金(2019A610122);
摘    要:采用线性插值和时空插值构建包含气象、航行性能和机舱信息的船舶综合数据库,经统计分析筛选出9个输入变量,基于长短期记忆神经网络建立航速预测模型,获得由预测航速与实测值的残差描述的船体及螺旋桨性能退化的特征参数,建立以航速残差的时间序列为路径的船体及螺旋桨性能退化评估方法。基于某30万吨散货船一年的航行数据进行性能退化评估,航速预测结果的均方误差为0.01,目标船的性能退化路径具有时间相关性和单调变化的趋势。

关 键 词:健康管理  船体和螺旋桨  性能退化  长短期记忆神经网络
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