一种基于神经网络的变工况柴油机健康基线构建方法

分类： 动力与电气工程 >> 工程热物理学 提交时间： 2024-01-05

宋军帅

摘要： 大功率中高速柴油机是众多关键装备的核心动力设备，在舰船、核电等重要行业领域有着广阔的应用。由于复杂的机械结构和多变的工作环境，柴油机设备事故时有发生，机械故障和设备损毁等问题也日益凸显，故障频发成为这些设备运行的一大难题。柴油机恶性故障的发生经常会导致严重的经济损失和人员伤亡，因此，采用合理的方法获取故障特征，研究对柴油发动机的故障检测和早期诊断方法，实现对柴油发动机的故障预警并及时诊断，对提高大功率中高速柴油机运行的稳定性、设备的安全性和企业的经济性有着重要的作用与价值。本文提取柴油机角域、时域、频域22种振动特征组成特征集，针对柴油机应用场合众多且工况复杂的特点，在仅有少量工况样本的情况下，本文基于神经网络实现工况与马氏空间关键参数的映射关系，构建变工况下柴油发动机的健康基线。

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