文章标题：船舶主机智能故障预测与健康管理关键技术研究

文章作者：孔祥强, 张长亮
关 键 字：船舶主机；智能故障预测；健康管理；多源传感器数据；模型构建
文章摘要：针对孤立传感器提取故障特征片面、忽略多物理量动态耦合效应导致故障预测精度低的问题，提出船舶主机智能故障预测与健康管理关键技术研究。在主机不同位置部署多种传感器收集多源数据，引入参数差异度概念及整合密度函数筛选整合数据，提取时域特征均方根值，运用PCA降维后构建分类器，取支持向量机输出平均值作最终预测结果，构建智能故障预测模型。依据预测结果与预警信息划分故障等级，计算健康指数并制定健康管理策略。实验表明，该方法使船舶主机压力预测曲线与实际值波动吻合度超95%，4类故障分类精度达93.25%，100%满负载工况下准确率达97.2%，较对比方法提升8.3-14.6个百分点，显著提升了故障预测精度。