典型文献
基于多级DSN的船舶柴油机故障在线诊断
文献摘要：
针对柴油机多工况下燃烧室部件故障难以辨别的问题,基于Z6170ZICZ-1型柴油机的缸盖振动信号,提出了一种多级深度堆栈网络(DSN)故障诊断算法,并进行了在线验证.首先,分析了 DSN的构建流程,结合多级诊断的思想,构建了多级DSN故障诊断模型来对多种工况下不同的故障和故障程度进行识别,并且基于准确率完成了 DSN算法与经典的极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)算法对比,结果表明:构建多级DSN诊断模型具有更好的分类效果.最后,基于dSPACE平台设计了船舶柴油机燃烧室部件在线故障诊断系统,验证故障诊断算法的可行性和有效性.
文献关键词：
船舶柴油机;振动信号;多级深度堆栈网络;在线故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
陈智君;吴萌萌;王忠俊;袁强;余永华
作者机构：
武汉理工大学船海与能源动力工程学院,湖北武汉430063;高性能船舶技术教育部重点实验室(武汉理工大学),湖北武汉430063
文献出处：
引用格式：
[1]陈智君;吴萌萌;王忠俊;袁强;余永华-.基于多级DSN的船舶柴油机故障在线诊断)[J].内燃机学报,2022(04):371-377
A类：
Z6170ZICZ,多级深度堆栈网络
B类：
DSN,船舶柴油机故障,故障在线诊断,多工况,燃烧室,辨别,缸盖,振动信号,故障诊断算法,在线验证,构建流程,故障诊断模型,故障程度,极限学习机,ELM,算法对比,分类效果,dSPACE,平台设计,在线故障诊断,故障诊断系统
AB值：
0.271769
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