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基于深度迁移学习的船舶柴油机燃油系统故障诊断
- DOI:
- 10.19727/j.cnki.cbwzysc.2026.05.028
- 作者:
- 沈敬怡1, 刘健奕2
- 作者单位:
- 1. 上海船舶研究设计院，上海 200003;
2. 中国船舶集团有限公司，上海 200011
- 关键词:
- 深度迁移学习；船舶；柴油机；燃油系统；故障诊断
- 摘要:
- 鉴于现有方法的故障诊断精度欠佳，本研究聚焦于基于深度迁移学习的船舶柴油机燃油系统故障诊断。采用小波变换从复杂信号中提取故障特征信息。借助源域丰富的带标签数据，将所学知识迁移至目标域，实现特征迁移适配。将适配后的特征进行融合，输入分类器，输出对应故障类型标签以完成诊断。测试结果表明，实验组在0.3～0.4 s内振动幅值变化更大，能够精准识别故障位置；实验组实现了精准的故障分类，在燃油系统故障诊断具有显著优势。
