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题名粗糙集和最小二乘支持向量机的船舶汽轮工况分析
被引量:1
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作者
刘爽
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机构
吉林电子信息职业技术学院电气工程学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第8期124-126,共3页
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基金
吉林省教育厅"十三五"科学技术重点研究资助项目(吉教科合字2016107)
吉林省教育厅2017年度职业教育与成人教育教学改革研究重点课题资助项目(2017ZCZ020)
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文摘
汽轮是保证船舶正常航行的重要设备,对船舶汽轮工况进行分析具有重要意义,针对当前船舶汽轮工况分析方法误差大、效率低等不足,设计了基于粗糙集和最小二乘支持向量机的船舶汽轮工况分析方法。首先对当前船舶汽轮工况研究现状进行分析,找到船舶汽轮工况分析误差大、效率低的因素,然后从船舶汽轮工作状态信号中提取工况分析特征,通过粗糙集算法对工况分析原始特征进行约简处理,减少工况分析特征数量,提高船舶汽轮工况分析效率,最后约简处理后船舶汽轮工况分析特征作为最小二乘支持向量机的输入向量,船舶汽轮工况状态作为最小二乘支持向量机的输出向量,构建船舶汽轮工况分析模型,并进行船舶汽轮工况实例分析。本文方法得到令人满意的船舶汽轮工况分析结果,提高了船舶汽轮工况分析精度,船舶汽轮工况分析速度得到了大幅提升,比其他船舶汽轮工况分析模型具有更高的实际价值。
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关键词
最小二乘支持向量机
船舶汽轮
工况分析
特征约简处理
粗糙集
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Keywords
least square support vector machine
ship steam turbine
working condition analysis
feature reduction processing
rough set
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U664
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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