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。
作者
叶红才
侯桐宇
张德福
Ye Hongcai;Hou Tongyu;Zhang Defu
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。
