海上柴油发动机可靠的智能故障诊断方法,基于一般化的多源信息融合方法
Zaimi Xie1,2,3, Chunmei Mo4, Baozhu Jia1,2,3
1Naval Architecture and Shipping College, Guangdong Ocean University, Zhanjiang, China.
这项研究引入了用于船舶柴油发动机的智能故障诊断方法,通过融合多源热数据来实现99.45%的准确性. 该方法提高了关键发动机诊断的可靠性和可解释性.
科学领域:
- 海洋工程 海洋工程是指海洋工程.
- 人工智能的人工智能是人工智能.
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 船舶柴油发动机对于船舶动力至关重要,但由于数据有限和复杂的参数相互作用,传统的故障诊断方法难以实现.
- 开发可靠的智能诊断工具对于确保运营安全和效率至关重要.
研究的目的:
- 开发一种可靠和可解释的智能故障诊断方法,用于使用多源热参数融合的船舶柴油发动机.
- 通过解决稀缺故障样本和参数-故障合的挑战,提高诊断准确性和可靠性.
主要方法:
- 使用皮尔森相关性和相互信息选择的关键热参数.
- 采用了改进的贝叶斯优化算法来调整随机森林参数以提高准确性.
- 使用TreeSHAP进行参数影响解释和特征选择.
- 实施了改进的Dempster-Shafer证据融合策略,使用香农和Jousselme距离进行强大的决策.
主要成果:
- 实现了99.45%的诊断准确度,在F1得分和回忆方面超过了现有的模型.
- 确定了影响发动机健康的关键热参数,包括间冷却器速度,最大燃烧压力,制动功率和排气分流器速度.
- 证明了多源热参数融合的有效性,以改善故障诊断.
结论:
- 开发的方法为船舶柴油发动机提供了可靠,可解释和强大的诊断工具.
- 这种智能聚变方法显著提高了在具有挑战性的海洋环境中故障诊断能力.
- 这些发现为海上推进系统的先进状态监测和预测性维护提供了基础.
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