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题名基于LSTM阈值法的蒸汽动力辅助系统故障预警研究
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作者
梁聚伟
李东亮
陈焰恺
耿江华
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机构
海军工程大学
海军工程大学动力工程学院
中国人民解放军
海军工程大学兵器工程学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第13期150-157,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51576207)。
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文摘
为了提高船舶蒸汽动力辅助系统的运行安全性和可靠性,减少系统故障导致的船舶停航和潜在安全事故,提出一种结合长短期记忆网络(Long Short-Term Memory network,LSTM)和阈值法的故障预警方法。首先,利用LSTM模型处理船舶蒸汽动力辅助系统的历史运行数据、学习系统的动态行为和潜在故障模式。其次,通过设定阈值法,结合LSTM模型的预测输出,实现对系统状态的实时监控和故障预警。最后,基于MINIS一体化仿真平台开发的蒸汽动力辅助系统模型,以汽轮给水泵转速故障为例,进行故障预警实验,验证方法的有效性。实验结果显示,结合LSTM的预测能力和阈值法的决策效率,提出的预警模型能有效识别并预警汽轮给水泵的转速故障。通过对比实际故障数据,模型在预测准确性和预警及时性方面均表现出色。该方法不仅提高了故障预警的准确性,而且为船舶维护和安全管理提供了有力决策支持,为类似工业系统的故障预警提供了新的研究思路。
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关键词
蒸汽动力辅助系统
故障预警
长短期记忆网络(LSTM)
阈值法
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Keywords
steam power auxiliary system
fault prognostics and warning
long short-term memory network(LSTM)
threshold method
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分类号
U672.9
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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