基于LSTM神经网络算法的船舶电站故障诊断

船舶电站是船舶中的重要组成部分，船舶电站的故障类型较为复杂。文章利用Simulink软件平台对船舶电站各种短路故障进行仿真建模，选取各相电流电压参数作为数据集的来源，并在MATLAB中进行数据的处理和预测图像的绘制。LSTM神经网络算法相比于其他算法，解决了长时依赖问题，并对预测数据有极高的解释度。结果表明：基于LSTM神经网络算法的故障诊断模型能够很好的对船舶电站故障模式做出诊断。