基于自编码器的船用柴油机故障诊断  

The Fault Diagnosis for A Marine Diesel Engine Based on the Encoder

作　　者：叶红才 侯桐宇 张德福[2] Ye Hongcai;Hou Tongyu;Zhang Defu

机构地区：[1]中远海运散货运输有限公司,广东广州511455 [2]天津理工大学海运学院,天津300384

出　　处：《天津航海》2023年第4期10-12,共3页

基　　金：天津理工大学2022年研究生教育教学改革项目,项目号:KCSZ2205;2022年校级研究生科研创新实践项目,项目号:YJ2280。

摘　　要：为了提升船舶柴油机故障诊断的泛化能力,引入深度神经网络,文章提出了一种基于自编码器(AE)的船舶柴油机故障诊断方法。通过GT-SUITE船用柴油机故障仿真实验,对数据样本进行分析,结果表明AE在训练集和测试集的故障识别率分别为98.67%和98.33%,优于支持向量机(SVM)和BP神经网络,更适用于船用柴油机的故障诊断。

关 键 词：自编码器 船用柴油机 故障诊断 

分 类 号：U672[交通运输工程—船舶及航道工程]