船舶柴油机故障诊断的极限学习机方法研究.pdf

简介：
本文探讨了利用极限学习机技术在船舶柴油机故障诊断中的应用，旨在提高诊断精度和效率，为船舶安全运行提供技术支持。 为了解决传统深度核极限学习机网络仅利用端层特征进行分类导致的特征不全面问题以及故障诊断分类器中核函数选择不当的问题，本段落提出了一种基于多层特征表达和多核极限学习机的船舶柴油机故障诊断方法。该方法首先通过深度极限学习机网络提取故障数据的多层次特征；然后将这些层次中的各个特征级联起来形成一个包含多个属性的故障数据特征向量；最后使用多核极限学习机分类器来准确实现柴油机的故障诊断。 实验结果表明，在标准分类数据集和船舶柴油机仿真故障数据集中，与其它极限学习机算法相比，该方法能够显著提高故障诊断的准确性、稳定性和泛化性能。因此，这一方法为柴油机故障诊断提供了一个更为优秀实用的选择工具。