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摘要:
在一台Z6170型船用中速柴油机上进行了发动机故障模拟试验.首先,将不同工况下监测的瞬时转速信号的多维特征参数进行极差(MIN-MAX)标准化处理,并利用t-分布领域嵌入(t-SNE)算法对特征参数进行降维处理.然后,采用随机森林(RF)算法建立了发动机气缸故障诊断模型.结果 显示,监测蕴含柴油机运行状态丰富信息的瞬时转速信号,采用t-SNE和RF算法建立的柴油机运行状况评估及气缸故障诊断模型可以有效评估发动机健康状态,以保证其安全可靠运行.
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文献信息
篇名 基于瞬时转速和机器学习的船用柴油机健康状态评估
来源期刊 内燃机工程 学科
关键词 柴油机 瞬时转速 随机森林 故障诊断 数据挖掘
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 101-106
页数 6页 分类号 TK428
字数 语种 中文
DOI 10.13949/j.cnki.nrjgc.2020.06.013
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
柴油机
瞬时转速
随机森林
故障诊断
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
内燃机工程
双月刊
1000-0925
31-1255/TK
大16开
上海市闵行区华宁路3111号
4-257
1979
chi
出版文献量(篇)
2410
总下载数(次)
7
总被引数(次)
24896
论文1v1指导