人工智能技术在船舶动力装置故障诊断中的应用

传统的动力装置故障诊断方法需要大量的故障数据样本,导致诊断效率和实时性差,无法满足现代船舶航行的需求。针对上述问题,提出人工智能技术在船舶动力装置故障诊断中的应用。使用小波包分析技术对传感器采集的信号进行去噪、分解重构以及能量谱特征提取处理后,构建船舶动力装置故障集。使用D-S理论对BP神经网络输出的诊断结果进行数据融合和置信度判断,得到可靠的诊断结果完成故障诊断。对比实验数据显示,利用人工智能的方法诊断精度较高,并且诊断响应效率高,具有良好的泛化能力。