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题名基于CAWOA-BP的船舶凝给水系统故障诊断
被引量:1
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作者
肖林博
陈辉
管聪
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机构
武汉理工大学船海与能源动力工程学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第6期118-124,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFE0104600)。
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文摘
为克服传统专家经验在故障诊断方面的不足,实现船舶凝给水系统的智能诊断,在标准BP神经网络基础上提出一种优化后的CAWOA-BP故障诊断模型。采用混沌映射以及自适应权重调整策略优化WOA鲸鱼算法,利用优化后的WOA鲸鱼算法改进BP神经网络的权值及阈值矩阵。由于船舶凝给水系统的状态监测数据是复杂多维度数据,利用UMAP降维算法对原始数据进行降维。最后,利用降维处理后的数据训练CAWOA-BP神经网络模型,实现故障诊断。通过对正常及故障数据的学习,发现优化后的CAWOA-BP模型相比于标准BP,WOA-BP,PSO-BP故障诊断模型具有更高的准确率、精确率、召回率及预测误差。研究表明,基于优化后的CAWOA-BP神经网络故障诊断方法能够更加精确实现船舶凝给水系统的故障诊断。
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关键词
船舶凝给水系统
优化BP神经网络
WOA鲸鱼算法
混沌映射
自适应权重
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Keywords
ship condensate feed water system
optimize BP neural network
WOA whale algorithm
chaotic mapping
adaptive weighting
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分类号
U664
[交通运输工程—船舶及航道工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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