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题名基于多级DSN的船舶柴油机故障在线诊断
被引量：3
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作者
陈智君
吴萌萌
王忠俊
袁强
余永华
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机构
武汉理工大学船海与能源动力工程学院
高性能船舶技术教育部重点实验室(武汉理工大学)
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出处
《内燃机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期371-377,共7页
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基金
工信部高技术专项资助项目(工信部联装函[2019]360号).
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文摘
针对柴油机多工况下燃烧室部件故障难以辨别的问题,基于Z6170ZICZ-1型柴油机的缸盖振动信号,提出了一种多级深度堆栈网络(DSN)故障诊断算法,并进行了在线验证.首先,分析了DSN的构建流程,结合多级诊断的思想,构建了多级DSN故障诊断模型来对多种工况下不同的故障和故障程度进行识别,并且基于准确率完成了DSN算法与经典的极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)算法对比,结果表明:构建多级DSN诊断模型具有更好的分类效果.最后,基于dSPACE平台设计了船舶柴油机燃烧室部件在线故障诊断系统,验证故障诊断算法的可行性和有效性.
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关键词
船舶柴油机
振动信号
多级深度堆栈网络
在线故障诊断
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Keywords
marine diesel engine
vibration signal
multi-level deep stack network
on-line fault diagnosis
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分类号
TK428
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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