基于RP-CNN的柴油机故障识别

尚前明; 朱仁杰; 杨安声; 黄兴烨; 胡文庆; 邱天

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基于RP-CNN的柴油机故障识别

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为了在故障诊断的过程中充分利用数据间存在的时间信息,提出一种递归图-卷积神经网络(RP-CNN)的柴油机故障识别模型。将一维振动信号通过递归图原理编码成为图像作为卷积神经网络的训练样本,完成柴油机的故障特征提取与分类。通过不同的编码方式以及不同的诊断模型进行对比试验。结果表明,卷积神经网络在识别图像上的优势与递归图编码相结合的诊断方式优于其他的智能算法。

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来源
《船舶工程》 |2022年第6期|89-94|共7页
作者
尚前明; 朱仁杰; 杨安声; 黄兴烨; 胡文庆; 邱天;
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作者单位

武汉理工大学船海与能源动力工程学院;

武汉430063;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类船舶保养、修理和拆船工艺;
关键词
柴油机; 故障识别; 递归图; 卷积神经网络; 图像识别;

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