【摘 要】
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柴油机作为船舶动力系统的核心设备，其运行状态直接影响船舶航行安全。为解决柴油机故障监测与诊断难题，提出一种基于t-SNE-VNWOA-LSSVM故障诊断模型，并进行了台架试验。试验设置了正常工况、供气不足、燃烧提前和单缸断油四种工况。将各种工况采集的缸盖振动信号进行快速傅里叶变换（FFT），提取了13个时域和频域特征，利用t分布邻域嵌入算法（t-SNE）对数据降维、可视化故障特征。最后再结合鲸鱼优
【机 构】
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武汉理工大学船海与能源动力工程学院
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFE0104600）； 国家自然科学基金（51909200）；
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柴油机作为船舶动力系统的核心设备，其运行状态直接影响船舶航行安全。为解决柴油机故障监测与诊断难题，提出一种基于t-SNE-VNWOA-LSSVM故障诊断模型，并进行了台架试验。试验设置了正常工况、供气不足、燃烧提前和单缸断油四种工况。将各种工况采集的缸盖振动信号进行快速傅里叶变换（FFT），提取了13个时域和频域特征，利用t分布邻域嵌入算法（t-SNE）对数据降维、可视化故障特征。最后再结合鲸鱼优化算法（VNWOA）对分类器（LSSVM）初始参数δ2和γ寻优，搭建其故障识别模型。将遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）的寻优诊断结果与之对比，结果表明：基于t-SNE-VNWOA-LSSVM故障诊断模型精度高达96.57%，且具有良好的稳定性及诊断速度。
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