人工智能技术舰船发动机状态分析

陶琳

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发动机振动信号分析是判断发动机状态的重要因素,传统方法忽略对发动机振动信号的处理,导致舰船发动机状态分析时间较长,为此设计一种基于人工智能技术的舰船发动机状态分析方法。采集舰船发动机的振动信号,采用时域分析法对振动信号处理,获得发动机振动信号特征中不同信号和不同时刻的相互依赖关系,依据人工智能技术确定振动信号的鲁棒值,从而确认舰船发动机异常情况,以此完成舰船发动机状态分析。在舰船发动机无故障情况下和有故障情况下进行了发动机状态分析的实验。结果证明,在无故障情况下和有故障情况下,本文设计方法对发动机状态的分析时间均比传统2种分析方法的分析时间短,证明此次设计的基于人工智能技术的舰船发动机状态分析方法分析效果好。

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来源
《舰船科学技术》 |2020年第14期|94-96|共3页
作者
陶琳;
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作者单位

河南工业职业技术学院电子信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类船舶动力装置;
关键词
人工智能技术; 发动机; 振动信号; 诊断; 故障;

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