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船舶力学 2021年第9期25卷 1239-1250页

作者：宫文峰陈辉 WANG Dan-wei 武汉理工大学航海与能源动力工程学院/高性能舰船技术教育部重点实验室武汉430063 新加坡南洋理工大学电子与电气工程学院新加坡639798

微小故障的快速诊断是预防和减少重大显著性故障发生的关键。近年来,基于深度学习的智能故障诊断方法已成为船舶旋转机械领域研究的热点。本文提出了一种基于改进的LSTM-SVM的循环神经网络深度学习算法,解决船舶旋转机械在多传感器监测... 详细信息

微小故障的快速诊断是预防和减少重大显著性故障发生的关键。近年来,基于深度学习的智能故障诊断方法已成为船舶旋转机械领域研究的热点。本文提出了一种基于改进的LSTM-SVM的循环神经网络深度学习算法,解决船舶旋转机械在多传感器监测环境下的快速故障诊断问题。该算法首先采用多层堆叠的LSTM网络作为特征提取器捕获多通道时间序列原始数据中的故障微弱特征,然后在网络末端采用非线性支持向量机(SVM)代替传统的Softmax函数作为分类判别器,进一步提升诊断准确率。实验结果表明,提出的方法具有更高的诊断准确率和更快的诊断速度,更适用于多传感器监测环境下微小故障的快速诊断和实时检测。

关键词：故障诊断船舶旋转机械深度学习长短期记忆循环神经网络多传感器

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基于数据驱动的船舶旋转机械故障诊断方法研究及应用

基于数据驱动的船舶旋转机械故障诊断方法研究及应用

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作者：董晨辰南京航空航天大学

学位级别：硕士

旋转机械是工业领域应用最为广泛的一类机械设备,也是船舶系统的重要组成部分。由于受到工艺缺陷、安装不当以及长期恶劣的工作环境影响,船舶的旋转机械设备极易发生故障。这些故障不仅会影响船舶正常航运,还会引发重大经济损失和人员... 详细信息

旋转机械是工业领域应用最为广泛的一类机械设备,也是船舶系统的重要组成部分。由于受到工艺缺陷、安装不当以及长期恶劣的工作环境影响,船舶的旋转机械设备极易发生故障。这些故障不仅会影响船舶正常航运,还会引发重大经济损失和人员伤亡。当前船舶系统故障诊断多依赖简单的检测设备和专家经验,误诊率较高。因此,针对船舶的旋转机械设备,研究其故障诊断方法具有重要的理论价值和实际意义。本文结合工程背景,利用基于数据驱动的方法对船舶旋转机械进行故障诊断,工作主要包括理论分析和应用研究。本文开始概述了故障诊断方法,介绍了基于数据驱动的旋转机械故障诊断方法的发展历程,并分析了现有成果的特点与不足。首先,通过实船监测和实验方式获得了大量的研究数据。实船数据采集于航运中的散货轮,数据分为正常状态和故障状态两类。实验数据来源于船舶旋转机械故障模拟实验平台,包含了几种常见故障的数据以及正常状态下的数据。其次,分析了经验模式分解方法在信号分析中的应用,包括对传统信号降噪方法进行优化,以及结合样本熵理论实现船舶旋转机械的故障诊断。首先根据分量相关性原则,提出将遗传算法与经验模式分解阈值降噪方法相结合,增强降噪后信号与原信号的相关性。然后将经验模式分解与样本熵理论相结合,完成了船舶旋转机械的故障诊断。接着,针对传统信号分析方法去噪难的缺陷,提出了基于灰度图纹理分析的船舶旋转机械故障诊断方法。将船舶旋转机械振动信号转换为灰度图像,利用相应的纹理图像分析方法完成故障识别,并从理论和实验两个方面验证了该方法的可行性和实用性。最后,进行了基于Matlab图形用户界面的船舶旋转机械设备故障诊断系统开发。介绍了系统的开发环境、总体结构设计,说明了各模块的实现方法,并测试了该软件系统的有效性和实用性。

关键词：故障诊断船舶旋转机械经验模式分解支持向量机纹理图像分析

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基于多尺度时域平均分解和模糊熵的船用风机故障诊断方法

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中国机械工程 2022年第10期33卷 1178-1188页

作者：蒋佳炜胡以怀方云虎张陈芮晓松汪猛上海海事大学商船学院上海201306

船舶旋转机械往往在多振源的环境中运转,如何对其振动信号进行有效的特征提取和降噪处理是研究热点。时域同步平均方法对振动信号的噪声抑制有较好的效果,但是该方法需要的键相信号难以获取,特定频率以外的故障信息会丢失且倍频信号波... 详细信息

船舶旋转机械往往在多振源的环境中运转,如何对其振动信号进行有效的特征提取和降噪处理是研究热点。时域同步平均方法对振动信号的噪声抑制有较好的效果,但是该方法需要的键相信号难以获取,特定频率以外的故障信息会丢失且倍频信号波形会互相混叠,以上问题限制了该方法的适用性。提出了一种多尺度时域平均分解法,有效地克服了传统时域平均法存在的问题,并结合模糊熵特征选择对船舶风机进行了故障诊断,准确率与计算速度均优于EMD、EEMD和VMD方法。仿真数据分析与故障模拟试验证明了该方法的有效性。

关键词：多尺度时域平均分解模糊熵船舶旋转机械故障诊断特征提取特征选择

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