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船舶动力设备的多工况故障诊断方法优化研究
- DOI:
- 10.19727/j.cnki.cbwzysc.2024.11.036
- 作者:
- 孙中通
- 作者单位:
- 自然资源部北海海洋技术中心，山东 青岛 266000
- 关键词:
- 船舶动力设备；多工况；故障诊断
- 摘要:
- 针对船舶动力设备在多工况运行条件下故障诊断准确率较低的问题，研究设计了多种典型工况下的实验，通过扩展卡尔曼滤波器和遗传算法的结合，对物理模型参数进行实时校正，采用迁移学习提高模型在不同工况间的泛化能力，同时引入贝叶斯推理和模糊逻辑，动态优化专家系统的规则库。结果表明，优化后的方法在复杂工况下的平均故障诊断准确率从传统方法的 78.3%提升至 92.5%，平均误报率从 15.8% 降低至 7.2%，充分证明了优化方法在复杂工况下的有效性和鲁棒性。
