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题名大型船舶动力装置故障的诊断研究
被引量:4
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作者
胡贤民
温小飞
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机构
浙江国际海运职业技术学院
浙江海洋大学港航与交通运输工程学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2018年第1X期79-82,共4页
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基金
舟山市公益类科技资助项目(2014C31050)
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文摘
大型船舶动力装置工作负荷较大,故障诱因较多,为了有效准确排除大型船舶动力装置,提高工况稳定性,提出一种基于喘振谱特征提取的大型船舶动力装置故障检测诊断方法。采用多传感器进行大型船舶动力装置的物理信息采集,提取动力装置的振动信号和喘振信号,对提取的信号进行时频变换和离散谱特征分析,采用自相关匹配滤波器进行船舶动力装置振动传感信号的滤波处理,对滤波输出信号进行喘振谱提取,对提取的谱特征量输入到神经网络分类器中进行故障判别。仿真及结果表明,采用该方法进行大型船舶动力装置故障诊断的准确性较高。
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关键词
大型船舶动力装置
故障诊断
谱特征提取
神经网络分类器
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Keywords
large ship power plant
fault diagnosis
spectral feature extraction
neural network classifier
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分类号
U672.7
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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