检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:崔德馨 胡以怀[2] CUI Dexin;HU Yihuai
机构地区:[1]宁波远洋运输股份有限公司 [2]上海海事大学商船学院
出 处:《航海技术》2024年第4期65-68,共4页Marine Technology
基 金:上海市科技计划(20DZ2252300)。
摘 要:船用空压机工作环境复杂,并且在机舱中存在各种激励源,噪声信号呈现非平稳、非线性的特点,故障特征难以提取,不能够准确地判断空压机当前故障情况。针对这一问题,提出了一种集成经验模态分解(EEMD)样本熵与支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。将原始噪声信号通过EEMD方法进行分解,获取所有IMF分量。通过计算不同IMF分量之间的互相关系数筛选出敏感的IMF分量,并计算敏感分量的样本熵值。将样本熵值作为特征向量输入SVM模型中进行故障诊断。该方法可以有效地提取信号的重要特征,进而提高故障诊断的准确性和稳定性。结果表明,该方法能够有效克服背景噪声的影响,准确率可达98.6%,可为机舱其他动力装置的故障诊断以及船舶智能故障诊断系统的分析提供技术参考。
分 类 号:U672.7[交通运输工程—船舶及航道工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.49