基于单分类算法SVDD的柴油机故障预测研究  

作　　者：田慧 刘维滨 

机构地区：[1]中海油研究总院有限责任公司,北京100028

出　　处：《中国水运（下半月）》2022年第9期70-72,共3页

摘　　要：设备维护保养的费用占船舶营运期间总费用的很大一部分,相关文献表明视情维修可将维修成本降到最低,而设备故障预测是实现视情维修的关键一步。针对实际中故障样本很难获取这一问题,提出利用单分类算法SVDD来训练模型从而实现故障预测,在此过程中只需要正常样本来训练模型。并在一个由轮机模拟器产生的数据集上进行了实验,结果表明:只需要大约400个正常样本即可训练出准确的模型,且该模型对柴油机的各种故障都有较高的预测准确率,该算法模型不仅可以应用在船舶柴油机,而且还可以应用于其他机械设备的故障预测中。

关 键 词：柴油机 故障预测 视情维修 SVDD算法 单分类 

分 类 号：TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]