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题名柴油机增压器叶轮转子典型故障诊断技术研究
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作者
刘琦
霍柏琦
关涛
齐亮
赵思恒
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机构
中国人民解放军
江苏科技大学自动化学院
中国船舶集团有限公司第七一一研究所自动化工程事业部
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第9期108-113,共6页
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文摘
船舶柴油机增压器转子故障的监测参数较多,不同故障参数之间存在重合的情况,导致计算耗时增加和分类准确率下降。为提高增压器转子故障识别率及诊断实时性,本文提出一种基于支持向量机递归消除法(SVM-RFE)与改进Hu不变矩结合的增压器转子故障轴心轨迹特征提取选择方法,即Hu-SVM-RFE算法。首先,针对不同故障类型转子轴心轨迹提取改进Hu不变矩,然后通过SVM-RFE方法进行特征排序与选择,筛选出分类识别率较高的特征组合,最后分别采用PNN、BP神经网络和SVM三种诊断算法对Hu-SVM-RFE算法筛选组合的特征矩阵进行分类识别诊断。结果表明:采用Hu-SVM-RFE方法获得的最优特征子集能够在简约特征数量的同时保证增压器转子故障信息的丰富性,结合PNN算法可以获得较高的分类识别率并且耗时较少。
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关键词
船舶柴油机
涡轮增压器转子
故障诊断
改进Hu不变矩
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Keywords
ship diesel engine
turbocharger rotor
fault diagnosis
improved Hu-invariant moments
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分类号
TH133
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名船舶柴油机运行参数异常检测及分析
被引量：2
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作者
黄滔
陈冬梅
杨勇兵
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机构
中国船舶集团有限公司第七一一研究所自动化工程事业部
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出处
《船海工程》
北大核心
2024年第4期66-70,共5页
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基金
工信部项目(工信部重装函[2020]313号)。
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文摘
为保障船舶安全高效运行,提出4种船舶柴油机运行参数异常检测方法。该技术在空间向量统计的异常检测基础上,进一步提出新的方法监测运行参数时间序列的趋势异常。通过提取运行参数数据演化过程的趋势和规律,可以更早、更准确地识别异常趋势,为设备管理提供决策支持。实验结果表明,所提出的异常检测技术能够有效提高船舶柴油机异常检测的效率和准确性,及早发现安全隐患。
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关键词
时序数据
异常检测
趋势异常
变点检测
冲高回落异常
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Keywords
time series data
anomaly detection
trend anomaly
change point detection
abnormal sharp rise and fall
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分类号
U664.121
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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