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基于GAF-CNN的船用空压机故障噪声诊断方法: 1; 作者董明崔德馨李祥林《船舶》 2025年第1期106-114,共9页; 船用空压机工作环境恶劣,内外激励源众多,采集的噪声信号具有强烈的时变性,会导致故障诊断精度较低,难以实现船用空压机各类故障的有效识别。为此,该文提出将格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)编码和卷积神经网络(convolutional ne... 展开更多; 关键词船用空压机噪声分析格拉姆角场卷积神经网络故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于VMD-多尺度排列熵和SVM的船用空压机故障诊断方法被引量：1: 2; 作者胡以怀李从跃 +3 位作者沈威崔德馨张成芮晓松《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第6期20-27,共8页; 船用机械振动信号存在非线性、非平稳性问题,故障特征难提取,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)与支持向量机(support vector machine,SVM)融合的故障诊断方法,... 展开更多; 关键词船用往复式空压机变分模态分解多尺度排列熵故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波变换和CNN的船用机械故障诊断被引量：7: 3; 作者李从跃胡以怀 +3 位作者沈威崔德馨张成芮晓松《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第3期183-192,共10页; 针对船用机械故障特征自适应提取与智能化诊断问题,采用连续小波变换与卷积神经网络的船舶机械故障诊断方法。以船用风机为例,首先模拟船用机械不同故障并采集振动信号,通过连续小波变换将一维振动信号转化为特征图谱,其包含大量的时频... 展开更多; 关键词连续小波变换卷积神经网络小波时频图船用机械故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WOA-RF的船用风机故障诊断: 4; 作者沈威胡以怀 +3 位作者闫国华李从跃崔德馨韦小红《上海海事大学学报》北大核心 2024年第2期104-110,共7页; 针对船用风机典型故障诊断问题,利用鲸鱼优化算法优化随机森林(random forest optimized bywhale optimization algorithm,WOA-RF)对故障进行诊断,并通过实验验证该方法的准确性。实验模拟包括正常工况和5种异常工况在内的6种工况。采... 展开更多; 关键词随机森林鲸鱼优化算法(WOA) 船用风机故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GAF-CNN的船用空压机故障噪声诊断方法: 1; 作者董明崔德馨李祥林; 机构北部湾大学海运学院宁波远洋运输股份有限公司; 出处《船舶》 2025年第1期106-114,共9页; 基金北部湾大学高层次人才科研启动项目(23KYQD42)。; 文摘船用空压机工作环境恶劣,内外激励源众多,采集的噪声信号具有强烈的时变性,会导致故障诊断精度较低,难以实现船用空压机各类故障的有效识别。为此,该文提出将格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)编码和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)法相结合的故障诊断方法。首先,阐述了GAF和CNN的基本原理、方法和实施步骤;然后,通过试验模拟了船用空压机的各类故障,并采集相应噪声信号,再利用GAF将一维时域信号转换为二维图像,将特征信息映射为二维图像的颜色、点等纹理特征;最后,将二维图像输入至CNN中进行特征提取和故障诊断。试验结果表明:在保证运行效率的前提下,该方法能够有效识别船用空压机的各类故障,诊断精度达到99.2%,优于其他算法,可为船舶故障智能诊断的应用提供了新途径和新思路。; 关键词船用空压机噪声分析格拉姆角场卷积神经网络故障诊断; Keywords marine air compressor noise analysis Gramian angular field(GAF) convolutional neural network(CNN) fault diagnosis; 分类号 U664.51 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于VMD-多尺度排列熵和SVM的船用空压机故障诊断方法被引量：1: 2; 作者胡以怀李从跃沈威崔德馨张成芮晓松; 机构上海海事大学招商局鼎衡造船有限公司; 出处《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第6期20-27,共8页; 基金上海市科技计划(20DZ2252300)。; 文摘船用机械振动信号存在非线性、非平稳性问题,故障特征难提取,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)与支持向量机(support vector machine,SVM)融合的故障诊断方法,对振动信号进行研究。以空压机为例,首先,模拟6种空压机工况,对各工况的热工参数进行测试,分析各工况热工参数的变化程度,并对采集的振动信号进行频域分析。然后通过VMD对振动信号进行分解,得到一系列固有模态分量,计算与原始信号的互相关系数筛选敏感固有模态分量。最后计算出敏感固有模态分量的多尺度排列熵,将其作为特征向量,输入到SVM中,进行故障辨识。实验结果表明:VMD多尺度排列熵与SVM融合的空压机故障辨识方法,能有效地识别故障类型,整体准确率可保持在98.6667%,将此方法与其他方法进行对比,证明此方法有效。; 关键词船用往复式空压机变分模态分解多尺度排列熵故障诊断; Keywords marine reciprocating air compressor variational mode decomposition multiscale permutation entropy fault diagnosis; 分类号 TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器] U664.51 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波变换和CNN的船用机械故障诊断被引量：7: 3; 作者李从跃胡以怀沈威崔德馨张成芮晓松; 机构上海海事大学商船学院招商局鼎衡造船有限公司; 出处《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第3期183-192,共10页; 基金上海市科技计划(20DZ2252300)。; 文摘针对船用机械故障特征自适应提取与智能化诊断问题,采用连续小波变换与卷积神经网络的船舶机械故障诊断方法。以船用风机为例,首先模拟船用机械不同故障并采集振动信号,通过连续小波变换将一维振动信号转化为特征图谱,其包含大量的时频信息。然后通过多次训练后,确定网络结构参数,建立卷积神经网络结构,将时频图作为卷积神经网络输入,挖掘更深层次的高度抽象的故障特征信息。最后在卷积神经网络的输出层接入softmax分类器,实现船用机械的故障诊断。实验结果表明:所提方法能准确识别故障类型,且具有较强的鲁棒性和泛化能力,诊断准确率可达99.3%。与集成经验模态分解、极限学习机故障诊断方法相比,该方法有更高的诊断精度。; 关键词连续小波变换卷积神经网络小波时频图船用机械故障诊断; Keywords continuous wavelet transform convolutional neural network wavelet time-frequency map marine machinery fault diagnosis; 分类号 U664.5 [交通运输工程—船舶及航道工程] TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WOA-RF的船用风机故障诊断: 4; 作者沈威胡以怀闫国华李从跃崔德馨韦小红; 机构上海海事大学商船学院; 出处《上海海事大学学报》北大核心 2024年第2期104-110,共7页; 基金上海市科技计划(20DZ2252300)。; 文摘针对船用风机典型故障诊断问题,利用鲸鱼优化算法优化随机森林(random forest optimized bywhale optimization algorithm,WOA-RF)对故障进行诊断,并通过实验验证该方法的准确性。实验模拟包括正常工况和5种异常工况在内的6种工况。采集所有不同工况下的振动信号,分别提取时域、频域下的特征参数构建第一特征向量。通过传统随机森林筛选得到具有更优分类效果的第二特征向量,再输入WOA-RF中完成故障识别。实验结果表明,本文提出的方法能够有效识别故障模式,平均预测准确率超99%。与其他算法对比,这种基于信息融合和WOA-RF的船用风机故障诊断方法准确性更高。; 关键词随机森林鲸鱼优化算法(WOA) 船用风机故障诊断; Keywords random forest whale optimization algorithm(WOA) marinecentrifugal fan fault diagnosis http://www.smujournal.cn hyxb@shmtu.edu.cn; 分类号 U664.5 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于GAF-CNN的船用空压机故障噪声诊断方法	董明崔德馨李祥林	《船舶》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于VMD-多尺度排列熵和SVM的船用空压机故障诊断方法	胡以怀李从跃沈威崔德馨张成芮晓松	《中国测试》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于小波变换和CNN的船用机械故障诊断	李从跃胡以怀沈威崔德馨张成芮晓松	《中国测试》 CAS 北大核心	2024	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于WOA-RF的船用风机故障诊断	沈威胡以怀闫国华李从跃崔德馨韦小红	《上海海事大学学报》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料